基于多波段谱减法的非空气传导语音增强

张缓缓，李 盛，王贤波

（西京学院，陕西 西安 710123）

众所周知，人类的言语器官[1-2]产生的语音可以通过空气传播和感知，并可以通过声音传感器进行检测和记录。然而，空气并不是唯一可以传播并用来探测语音的媒介。例如，语音内容可以通过骨骼振动传输。因此，这种振动可以用特殊位置的骨传导传感器拾取[3]。

1 方法

1.1 系统描述

采用相位振荡器来产生非常稳定的电磁波。放大器的输出通过定向耦合器、可变衰减器、环行器，然后到平板天线馈电。平板天线发射一个微波光束，对准正对着或直接坐在天线前面的人。回声信号是由同一天线接收的，该天线由语音调制，由相对人类受试者的喉部产生。在双平衡混频器中，该信号与参考信号混合。因此，这种混合产生低频信号，并由信号处理器进行放大，然后通过A/D转换器到达计算机以获得进一步的处理器。

1.2 多波段谱相减法

多频带是假设附加噪声是平稳的，与干净的语音信号不相关。如果y(n)，含噪语音是由干净的语音信号s(n)和不相关的加性噪声信号d(n)组成的，那么：

腐蚀语音的功率谱可以近似地估计为：

大多数减法类型算法具有不同的变化，允许在谱减法的变化中具有灵活性。Berouti等提出了广义谱减法方案如下：

其中α(α＞1)是过减法因子，它是节段信噪比的函数。β(0≤β≤1)是谱层，γ是决定跃迁锐度的指数。这里我们设置γ=2，β=0.002。

这个实现假定噪声影响语音频谱的均匀，过减因子α。然而，毫米波雷达产生的非导通语音中的噪声可能是有色的，并不影响整个频谱上的语音信号。估计的分段信噪比的五频段（60～300 Hz，300～1 000 Hz，1～2 kHz，2～3 kHz，3～5 kHz）雷达语音雷达噪声如图1所示。从图1可以看出，低频带的信噪比（频带1，2）明显高于高频带的信噪比（频带3-5）。信噪比最大的差值大于30分贝，相差很大。这种现象表明，噪声信号不影响整个频谱上的语音信号，因此，在整个频谱中减去噪声谱的常数因子也可以消除语音。

图1 对于电磁波雷达语音五频段的分段信噪比

为了考虑有色噪声在不同频率下对语音频谱的影响不同，估计一个合适的因子将从每个频率子带减去必要量的噪声谱就变得非常重要。在这项研究中，语音频谱被划分为N（N＝5）非重叠频带，并且谱减法在每个频带中独立执行。因此，在第i波段得到了干净的语音频谱的估计：

αi是在第i个频段减因子，和δi是一个调整因子，可以单独设置每个频段定制噪声去除性能。bi和ei是第i频带的开始和结束频率。因此，整个算法如图2所示。

图2 提出的语音增强方案

带特异性过减因子αi是计算第i频带的分段噪声信噪比的函数：

根据信噪比计算公式(5)，α减因子计算为：

使用这种超减因子αi可以对每个频带中的噪声相减级别进行一定程度的控制。另一个因素δi，这表现在式（4）可以在每个频带提供一个额外的控制程度，因为大部分的语音能量是在较低的频率，较小的δi值用于低频带，为了最大限度地减少语音失真。δi的值由经验确定并设置为：

这两个因素，αi和βi可以调整每个波段的不同语音条件，获得更好的语音质量。

2 实验

10名健康志愿者参加了雷达语音实验，其中男性6人，女性4人。所有受试者都是以普通话为母语的人，年龄20—35岁不等，平均年龄为28.1岁（SD＝12.05）。所有的实验都是在同意书上签署了由志愿者根据赫尔辛基宣言的条款（BMJ 1991；302：1194）。

雷达天线，从2～8 m的人的主体范围之间的距离，和一句汉语“第四军医大学”（其他的句子也被使用，但他们并不代表）通过志愿者的扬声器发出的用于评价所提出的多频带谱减法的方法。

3 结果

为了分析原产地雷达语音信号的时频分布和增强的语音，语音的频谱图进行了准确信息的残留噪声和语音失真。为便于比较，传统的功率谱减法的效果通过Berrouti等实现。

非正式的听力测试还表明，多波段的方法产生了非常好的语音质量，很少有音乐噪音的痕迹，而且，有最小的语音失真。

此外，多带谱相减的方法具有很强的灵活性，以适应复杂的语音环境中通过调整两个参数αi和δi容易。另外，当带总个数为1时，多波段谱相减算法降低了传统的功率谱相减方法。

4 结语

作为非导通语音，雷达语音电磁波具有更大的优势，可能更广泛地应用于导通语音。然而，在雷达语音中加入的复杂噪声在很大程度上降低了语音质量。因此，本文采用了一种改进的谱相减方法、多波段谱相减算法，以考虑有色噪声对雷达语音频谱的非均匀影响。仿真和评价结果表明，该方法能较好地降低整个频率噪声、音乐噪声，并产生良好的语音效果。

[参考文献]

[1]朱小红，蔺素珍，张商珉，等.多波段红外图像的差异纹理特征选择[J].光电工程，2016（4）：66-72.

[2]李英杰，张俊举，常本康，等.一种多波段红外图像联合配准和融合方法[J].电子与信息学报，2016（1）：8-14.

[3]朱小红，蔺素珍，王栋娟.多波段红外点目标的夜视成像差异分析[J].红外技术，2015（4）：289-295.