一种瞬态噪声抑制方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种瞬态噪声抑制方法、装置、设备及存储介质，属于数字信号处理技术领域。针对现有技术中存在的现有的在暂态瞬态噪声抑制效果不理想以及在信噪比极低的情况下，对瞬态噪声的抑制效果也不是好的问题，本发明专利技术提供了一种瞬态噪声抑制方法、装置、设备及存储介质，本发明专利技术包括：基于变分模态分解对带噪语音信号进行分析，获取噪声信号的本征模态；然后，根据噪声对应的本征模态，计算其功率谱密度，利用判决方向法进行先验信噪比估计；最后，基于最优修正对数谱幅度估计进行瞬态噪声抑制。它可以实现对暂态噪声的抑制效果好，在低输入信噪比下，也可以有效地去除瞬态噪声。也可以有效地去除瞬态噪声。也可以有效地去除瞬态噪声。

【技术实现步骤摘要】
一种瞬态噪声抑制方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及数字信号处理
，更具体地说，涉及一种瞬态噪声抑制方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]语音是人类交流的主要方式，但是我们生活的环境中存在各种各样的噪声，当我们使用通讯设备进行语音通信时，这些噪声将严重影响语音质量。为了保证信息传递的准确性，语音系统对噪声的抑制效果将是影响该设备性能的关键因素。目前，对于高斯白噪声这种平稳的噪声处理已经有很多种方法能够进行成功的抑制，但是对于生活中常见的一些瞬态噪声也会严重影响语音系统性能，比如敲门声、键盘敲击声、鼓掌拍击声等等，这类噪声的共同特点就是突发性极强，在时域上呈振荡衰减的形式出现，持续时间在十几毫秒到上百毫秒不等，在频域上分布又很宽，所以在频域上瞬态噪声的频谱基本上都是和正常的语音的频谱混叠在一起，很难进行抑制。
[0003]目前，对于瞬态噪声的抑制算法比较少，因为大部分的算法都是针对平稳噪声，但这些算法在处理瞬态噪声中的效果较差。针对瞬态噪声，常采用的方法有中值滤波、均值滤波等，但是这些方法会引起语音信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种瞬态噪声抑制方法，步骤如下，基于变分模态分解对带噪语音信号进行分析，获取噪声信号的本征模态；然后，根据噪声对应的本征模态，计算其功率谱密度，利用判决方向法进行先验信噪比估计；再基于最优修正对数谱幅度估计进行瞬态噪声抑制。2.根据权利要求1所述的一种瞬态噪声抑制方法，其特征在于，基于变分模态分解对带噪语音信号进行分析，获取噪声信号的本征模态具体步骤为，把输入语音信号分解成K个本征模态分量u
k
(k＝1，2，3，
…
，K)，初始化n，k值为0，其中为相应的本征模态分量，为相应分量的中心频率，n，k均为循环次数；令n＝n+1进行第一层循环；令k＝k+1进行第二层循环，对于所有的ω≥0更新u
k
和ω
k
：：其中f为输入的语音信号，α为引入的惩罚因子，λ为拉格朗日乘法算子，ω为信号的角频率；在第一层循环中更新λ为：其中τ为时间步长。当满足下式时停止循环：其中ε为判别精度；得到各个本征模态u
k
后，将各个本征模态u
k
时间序列表示为{x1，x2，...x
L
}，L为该序列的长度，首先在尺度因子s的条件下，粗粒化过程为：其中为多尺度时间序列,s为尺度因子，L为原时间序列的长度，j为多尺度时间序列元素的标号；将多尺度时间序列重构得Y
s
,再计算该重构序列出现的概率为：其中N为每种排列出现的次数，m为嵌入维数，s为尺度因子；
最终得到该模态分量的排列熵：其中P
s
为序列出现的概率；选择排列熵大的模态为噪声分量。3.根据权利要求1或2所述的一种瞬态噪声抑制方法，其特征在于，根据噪声对应的本征模态，计算其功率谱密度的步骤为，通过下式计算噪声功率谱密度：σ(k，l)＝E[(u
n
(k，l)2)]其中k为分帧信号的第k个频点，l为分帧信号的第l帧信号，E[]为取均值运算。4.根据权利要求3所述的一种瞬态噪声抑制方法，其特征在于，利用判决方向法进行先验信噪比估计具体方法为，通过如下公式计算，其中γ(k，l)是信号的后验信噪比，α为平滑因子，为前一帧估计出的语音信号功率谱，σ(k，l
‑
1)为前一帧的噪声功率谱。5.根据权利要求1所述的一种瞬态噪声抑制方法，其特征在于，基于最优修正对数谱幅度估计进行瞬态噪声抑制，具...

【专利技术属性】
技术研发人员：张浩，朱荣华，
申请(专利权)人：宁波硕正电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：