维纳滤波降噪和语音增强

收录时间:2014-04-11
资源分类:Matlab 工具:MATLAB 7.6 (R2008a)


从噪声中提取信号波形的各种估计方法中,维纳(Wiener)滤波是一种最基本的方法,适用于需要从噪声中分离出的有用信号是整个信号(波形),而不只是它的几个参量。
设维纳滤波器的输入为含噪声的随机信号。期望输出与实际输出之间的差值为误差,对该误差求均方,即为均方误差。因此均方误差越小,噪声滤除效果就越好。为使均方误差最小,关键在于求冲激响应。如果能够满足维纳-霍夫方程,就可使维纳滤波器达到最佳。根据维纳-霍夫方程,最佳维纳滤波器的冲激响应,完全由输入自相关函数以及输入与期望输出的互相关函数所决定。
维纳滤波器的优点是适应面较广,无论平稳随机过程是连续的还是离散的,是标量的还是向量的,都可应用。对某些问题,还可求出滤波器传递函数的显式解,并进而采用由简单的物理元件组成的网络构成维纳滤波器。维纳滤波器的缺点是,要求得到半无限时间区间内的全部观察数据的条件很难满足,同时它也不能用于噪声为非平稳的随机过程的情况,对于向量情况应用也不方便。因此,维纳滤波在实际问题中应用不多。
实现维纳滤波的要求是:
1.输入过程是广义平稳的
2.输入过程的统计特性是已知的。根据其他最佳准则的滤波器亦有同样要求
然而,由于输入过程取决于外界的信号、干扰环境,这种环境的统计特性常常是未知的、变化的,因而难以满足上述两个要求。这就促使人们研究自适应滤波器。

Wiener filter for Noise Reduction and speech enhancement

The two-step noise reduction (TSNR) technique removes the annoying reverberation effect while maintaining the benefits of the decision-directed approach. However, classic short-time noise reduction techniques, including TSNR, introduce harmonic distortion in the enhanced speech. To overcome this problem, a method called harmonic regeneration noise reduction (HRNR) is implemented in order to refine the a priori SNR used to compute a spectral gain able to preserve the speech harmonics as proposed by Plapous et al.

("Improved Signal-to-Noise Ratio Estimation for Speech Enhancement", IEEE Transactions on ASLP, Vol. 14, Issue 6, pp. 2098 - 2108, Nov. 2006).

文件下载列表
附件内容(只显示2中的1个)
WienerNoiseReduction.m  
标签: 维纳滤波 语音增强 
更多

目前尚无评论

用户反馈   关于我们
Copyright (©) ZHIHUISHI.COM 2013 All Rights Reserved.
京ICP备12012558号-7