山东建筑大学语音信号处理实验四实验报告Word文件下载.docx
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对功率谱有
（4-4）
原始语音的估值为
（4-5）
只要在频域用（4-5）式得到纯净语音的谱估计，就可以根据（4-6）式得到增强后的语音。
（4-6）
根据前面分析，我们可以给出谱相减算法的整个算法流程，如图4-1所示：
图4-1谱减法的算法流程
三、实验程序及结果分析
1、不同强度的噪声与纯净信号叠加后的带噪信号及它们的频谱比较
%在噪声环境下语音信号的增强
%语音信号为读入的声音文件
%噪声为正态随机噪声
clear;
input=wavread（'
H:
\sound\b1.wav'
）;
count=length（input）;
noise1=0.1*randn（1,count）;
signal=input;
fori=1:
count
voice1（i）=signal（i）+noise1（i）;
end
noise2=0.01*randn（1,count）;
voice2（i）=signal（i）+noise2（i）;
noise3=randn（1,count）;
voice3（i）=signal（i）+noise3（i）;
n=1:
count;
figure%对比纯净语音信号，噪音信号和带噪语音信号
subplot（3,1,1）;
plot（n,signal）;
title（'
纯净信号'
）
subplot（3,1,2）;
plot（n,noise1）;
噪音信号'
subplot（3,1,3）;
plot（n,voice1）;
带噪信号'
figure%对比纯净语音信号频谱，噪音信号和带噪信号频谱
Fss=fft（signal）;
plot（n,abs（Fss））;
纯净信号频谱'
Fss1=fft（noise1）;
plot（n,abs（Fss1））;
噪音信号频谱'
Fv1=fft（voice1）;
subplot（3,1,3）
plot（n,abs（Fv1））;
带噪信号的频谱'
plot（n,noise2）;
plot（n,voice2）;
Fss2=fft（noise2）;
plot（n,abs（Fss2））;
Fv2=fft（voice2）;
plot（n,abs（Fv2））;
plot（n,noise3）;
plot（n,voice3）;
Fss3=fft（noise3）;
plot（n,abs（Fss3））;
Fv3=fft（voice3）;
plot（n,abs（Fv3））;
实验结果：
（1）noise1=0.1*randn（1,count）;
（2）noise2=0.01*randn（1,count）;
（3）noise3=randn（1,count）;
分析以上三种情况可知，不同强度的噪声叠加到纯净信号上时，对纯净信号的干扰是不同的。
噪声加强，会使原始信号被噪声淹没；
噪声减弱，对原始信号的影响较小。
2、用减谱法给语音信号降噪
noise=0.1*randn（1,count）;
signal=input'
;
voice（i）=signal（i）+noise（i）;
end
Fv=fft（voice）;
anglev=angle（Fv）;
Fn=fft（noise）;
power1=（abs（Fv））.^2;
power2=（abs（Fn））.^2;
power3=power1-power2;
power4=sqrt（power3）;
Fs=power4.*exp（j*anglev）;
sound=ifft（Fs）;
%纯净语音信号频谱
figure%对比纯净语音信号和输出信号
plot（n,noise）;
噪声信号'
plot（n,sound）;
输出信号'
figure%对比纯净语音信号频谱和输出语音信号频谱
subplot（3,1,1）
subplot（3,1,2）
plot（n,abs（Fn））;
噪声信号频谱'
plot（n,abs（Fs））;
输出信号频谱'
max_v=max（voice）;
%对带噪信号抽样值点进行归一化处理
re_voice=voice/max_v;
%对输出信号抽样点值进行归一化处理
max_s=max（sound）;
re_sound=sound/max_s;
%读出带噪语音信号，存为'
1001.wav'
wavwrite（re_voice,5500,16,'
1001'
%读出处理后语音信号，存为'
1002.wav'
wavwrite（re_sound,5500,16,'
1002'
噪声为0.1*randn（1,coun）
纯净信号为输入信号
分析上面的实验结果可知，用减谱法対带噪信号进行降噪处理后，信号质量明显提升，噪声的干扰减小，从而得到了较纯净的语音信号。
3、用改进的减谱法给语音信号降噪
当噪声为0.1*randn（1,coun）,纯净信号为输入信号时，程序如下：
a=3;
b=0.01;
if（power1（i）>
=a*power2（i））
power3（i）=power1（i）-a*power2（i）;
else
power3（i）=b*power2（i）;
end
subplot（2,1,1）
subplot（2,1,2）
（1）a=3，b=0.01时：
（2）a=9,b=0.01时：
（3）a=0.5,b=0.01时：
（4）a=3,b=0.001时：
（5）a=3,b=0.05
（6）a=3,b=0.1时：
分析以上取不同的a、b值得到的实验结果可知，用改进的减谱法対带噪信号进行语音增强处理后，语音信号质量进一步提高，信号更加地纯净。
参数a、b的选择对结果影响很大，因为本实验所用的是辅音，所以选择a=3,b=0.01左右较合适。
a和b太大或太小，都不能取得较好的降噪和抑制纯音噪声的效果。
4、实验总结
通过本次实验，我掌握了减谱法语音增强的原理，并能够自己设计减谱法语音增强程序。
减谱法能够有效地降低包含在语音中的加性噪声,但是由于减谱法针对的是宽带噪声较为传统和有效的方法,它是在假定加性噪声与短时平稳的语音信号相互独立的条件下,从带噪语音的功率谱中减去噪声功率谱,从而得到较为纯净的语音频谱,所以存在一定的局限性。
但是改进之后的减谱法语音增强的质量进一步提升，可以通过改变参数的值来获取较好的结果。
原理虽然简单，但是自己真正理解并一步步编写程序的过程并不容易，我还有很多不足，知识储备还不够，以后我会继续学习这方面的知识，真正深刻理解所学内容。
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