噪聲消除的DSP算法研究

　在語音傳輸的過程中，語音增強方案經常被采用。它使用FEC編碼技術(由卷積編碼和維特比譯碼算法組成)進行數據傳輸，有著大批量的數據運算(包括卷積和譯碼等算法)和檢測，而且都是采用先進的DSP處理器來完成的，其中就包括語音編碼和降噪。

　　1 干擾相減降噪技術研究

　　為了降低信號在傳輸過程中的噪聲，改善語音傳輸質量，大多會采用三種通用的語音增強方法。首先是干擾相減法，即通過減掉噪聲頻譜來抑制噪聲；其次是諧波頻率抑制法，即利用語音增強的方法來完成減噪，基于噪聲的周期性原理，利用諧波噪聲的自適應梳狀濾波實施基頻跟蹤來完成降噪；第三是利用聲碼器再合成法，它利用迭代法，在語音建模的基礎上，估計模型參數，用描述語音信號的方法再重新合成無噪聲信號。

　　每種方法都有自己的特點，這里介紹噪聲相減法降噪。單通道語音增強系統(圖1)必須在無語音期間，也就是在只有背景噪聲存在時估計噪聲的特性。通過語音啟動檢測器(VAD)采集有效的語音源和噪音源，然后利用噪聲相減算法實現降噪。基于聲音語音的周期性，時域自適應噪聲抵消法可以通過產生參考信號而加以利用。其中，參考信號是延遲主信號一個周期形成的，需要有復雜的間距估計算法。在語音幀內利用FFT，用估計的噪聲幅值頻譜相減，并逆變換這個相減后的頻譜幅值，再利用原始噪音的相位，求出有噪音短時幅值和相位頻譜。增強步驟一幀接一幀地完成。此方法先把污染的語音利用帶通濾波器組分解成不同的頻率組，隨后每個分波段的噪聲功率在無語音期間被估計出來。通過利用衰減因子可以獲得噪聲抑制，其中衰減因子相對應于每個分波段估計噪聲功率比上的瞬時信號功率。

　　2 譜相減降噪技術研究

　　目前，多數的通信減噪都是使用DSP來完成的，主要是使用FFT降低噪聲。其中，頻譜相減提供了有效的計算方法，通過從有噪聲語音譜中減去噪聲頻譜，即增強了語音，又降低了噪聲。有噪聲語音被分段，并且被設置窗口，每個數據窗口的FFT均被執行，并且幅值頻譜被計算出來。VAD用來檢測輸入的語音信號。在非語音段，噪聲頻譜將會被估計出來，并存入緩存區，再通過算法使得緩沖器內的數據衰減，從而使噪聲減小。在非語音期間，有兩種方法產生輸出：用固定因子衰減輸出或設置輸出為0。在非語音幀期間具有某種殘余噪聲(舒適噪聲)，可輸出比較高的語音質量，原因是在語音幀期間，噪聲局部地被語音屏蔽，它的幅值將會在非語音段上被存在的相同量值的噪聲所平衡。在語音段上設置輸出為0，具有放大噪聲的效果，因此在非語音期間，最好通過固定因子衰減噪聲。幅值與語音段上可覺察的噪聲特性，以及噪聲段上可覺察的噪聲之間必須保持平衡，所以不希望的音響效果，如嗡嗡聲、咔嗒聲、抖動聲、語音信號的模糊不清等，均可以避免。

　　在描述算法之前，先設置一些參數，并做數據分析。首先假設背景噪聲是平穩的，并且在語音段內，使其希望幅值頻譜出現在不變的語音段之前。如果環境是變化的，則在語音幀開始之前，有足夠的時間去估計背景噪聲的新幅值頻譜。對于緩慢變化的噪聲算法，需要根據VAD參數確定語音是否已經終止，同時估計新的噪聲影響，然后利用頻譜相減法，就可以使得噪聲明顯下降。

　　假設信號s(n)受到干擾信號v(n)的影響而遭到損失，則被污染的有噪聲信號可以表示為：

　　取x(n)的DFT得到：

　　假設V(n)為零均值，且與S(n)不相關，則S(K)的估計可以表示為：

s(k)=|x(k)|-E|V(k)|

　　式中：E|V(K)|是發生在非語音周期上的期望噪聲頻譜。

　　給定估計|s(k)|，則譜估計可以表示為：

|s(k)|=|s(k)| ejθx(k)

　　式中：

　　式中：θx(k)是被測量的有噪聲信號的相位，利用噪聲語音相位，可以滿足實際目的需要。因此利用短期語音幅值頻譜的估計|s(k)|和受到損害的語音相位θx(k)重構處理后的信號，估計器可以表示為：

　　方程給出的頻譜相減算法避開了對相位的計算，在浮點DSP硬件中實現。為了降低噪聲得到良好的聽覺效果，除了以上算法外還有譜幅值平均法、半波整流法和殘余噪聲減小法，其目的都是為了得到更好的效果。

　　3 結 語

　　無論在通信系統還是其他領域，噪聲的消除都是科技飛速發展過程中面臨的難題，因此降噪算法顯得尤為重要。目前，利用DSP降噪技術也越來越成熟。隨著相關技術的不斷發展，一定能還社會一個安靜和諧的生活環境。