传统语音增强——基本谱减法

一、基本谱减法的概念

设语音信号的时间序列为x（n），加窗分帧处理后得到第i帧语音信号为x（m），帧长为
N。任何一帧语音信号x（m）做FFT后为

对Xi（k）求出每个分量的幅值和相角，幅值是|Xi（k）|，相角为

已知前导无话段（噪声段）时长为IS，对应的帧数为NIS，可以求出该噪声段的平均能量为

谱减公式为

式中，a和b是两个常数，a称为过减因子；b称为增益补偿因子。

整个算法的原理下图所示：

 

二、基本谱减法的实验

信噪比计算函数SNR_Calc

名称：SNR_Calc
功能：计算信噪比。
调用格式：
snr=SNR_Calc(x,xn)

说明：输入信号x是输入的纯净语音信号；xn是输入的含噪信号。输出参数snr是计算的信噪比。

函数程序如下：

function snr=SNR_Calc(I,In)
% 计算带噪语音信号的信噪比
% I 是纯语音信号
% In 是带噪的语音信号
% 信噪比计算公式是
% snr=10*log10(Esignal/Enoise)
I=I(:)';                             % 把数据转为一列
In=In(:)';
Ps=sum((I-mean(I)).^2);              % 信号的能量
Pn=sum((I-In).^2);                      % 噪声的能量
snr=10*log10(Ps/Pn);                 % 信号的能量与噪声的能量之比，再求分贝值

基本谱减法函数SpectralSub

名称：SpectralSub
功能：谱减法语音降噪。
调用格式：
output =SpectralSub(signal, wlen, inc,NIS,a,b)

说明：输入参数signal是输入的含噪语音信号；wlen为窗函数或窗长；inc是帧移；NIS
是前导无话段帧数；a为过减因子；b为增益补偿因子。output是降噪后的信号。

函数程序如下：

function output=SpectralSub(signal,wlen,inc,NIS,a,b)
wnd=hamming(wlen);                      % 设置窗函数
N=length(signal);                       % 计算信号长度
 
y=enframe(signal,wnd,inc)';             % 分帧
fn=size(y,2);                           % 求帧数
 
y_fft = fft(y);                         % FFT
y_a = abs(y_fft);                       % 求取幅值
y_phase=angle(y_fft);                   % 求取相位角
y_a2=y_a.^2;                            % 求能量
Nt=mean(y_a2(:,1:NIS),2);               % 计算噪声段平均能量
nl2=wlen/2+1;                           % 求出正频率的区间
 
for i = 1:fn;                           % 进行谱减
    for k= 1:nl2
        if y_a2(k,i)>a*Nt(k)
            temp(k) = y_a2(k,i) - a*Nt(k);
        else
            temp(k)=b*y_a2(k,i);
        end
        U(k)=sqrt(temp(k));             % 把能量开方得幅值
    end
    X(:,i)=U;
end;
output=OverlapAdd2(X,y_phase(1:nl2,:),wlen,inc);   % 合成谱减后的语音
Nout=length(output);                    % 把谱减后的数据长度补足与输入等长
if Nout>N
    output=output(1:N);
elseif Nout
    output=[output; zeros(N-Nout,1)];
end
output=output/max(abs(output));         % 幅值归一

案例、实验基本谱减法给带噪语音降噪

程序如下：

clear all; clc; close all;
 
[xx, fs] = audioread('C5_2_y.wav');           % 读入数据文件
xx=xx-mean(xx);                         % 消除直流分量
x=xx/max(abs(xx));                      % 幅值归一化
 
IS=0.25;                                % 设置前导无话段长度
wlen=200;                               % 设置帧长为25ms
inc=80;                                 % 设置帧移为10ms
SNR=5;                                  % 设置信噪比SNR
N=length(x);                            % 信号长度
time=(0:N-1)/fs;                        % 设置时间
 
signal=awgn(x,SNR,'measured','db');               % 叠加噪声
snr1=SNR_Calc(x,signal);            % 计算初始信噪比
NIS=fix((IS*fs-wlen)/inc +1);           % 求前导无话段帧数
 
a=4; b=0.001;                           % 设置参数a和b
output=SpectralSub(signal,wlen,inc,NIS,a,b);% 谱减
snr2=SNR_Calc(x,output);            % 计算谱减后的信噪比
snr=snr2-snr1;
fprintf('snr1=%5.4f   snr2=%5.4f   snr=%5.4f\n',snr1,snr2,snr);
 
% 作图
subplot 311; plot(time,x,'k'); grid; axis tight;
title('纯语音波形'); ylabel('幅值')
subplot 312; plot(time,signal,'k'); grid; axis tight;
title(['带噪语音 信噪比=' num2str(SNR) 'dB']); ylabel('幅值')
subplot 313; plot(time,output,'k');grid;%hold on;
title('谱减后波形'); ylabel('幅值'); xlabel('时间/s');

运行结果如下：

实验使用到的语音数据下载链接如下：

https://download.csdn.net/download/qq_42233059/86442782

参考文献：语音信号处理实验教程；梁瑞宇、赵力、魏昕（编著）