工程设计报告—基于DSP的语音信号处理系统设计毕业论文.doc

工程设计报告——基于 DSP 的语音信号处理系统小组成员: ********** 王亨 ********** 谢瞻远 ********** 王雪一、设计背景语音信号是人类传播信息和情感交流的重要媒介,在许多领域中具有广泛的应用前景。然而在现实生活中,语音不可避免地要受到周围环境、传输系统本身产生的噪声以及其他讲话者的干扰,因此在接收端的信号为带噪语音信号。混叠在语音信号中的噪声按类别可分为加性噪声和乘性噪声;按性质可分为平稳噪声和非平稳噪声。当语音受到噪声干扰时,会使许多语音处理系统的性能急剧恶化。比如,语音识别在实验室环境下可以取得相当好的效果,但在噪声环境中,尤其是在强噪声环境中使用时,系统的识别率将受到严重的影响。此时,采用语音增强技术进行预处理,将有效改善系统性能。语音增强的目的就是从带噪语音中尽可能提取纯净的语音信号,但是噪声信号都是随机产生的,完全消噪是不可能的。因此, 实际语音增强的目标主要是:改进语音质量,降低背景噪声,使听者乐于接受, 不感到疲倦,提高语音的可懂度,方便听者理解。二、设计原理本次工程设计中进行语音信号增强及降低背景噪声时,主要采用了两种设计方法。其中第一种为谱减法,第二种为 LMS 自适应滤波法。(一) 谱减法在处理未知噪声和线性滤波干扰的问题上,谱减法具有非常重要的影响。由于语音信号的短时谱具有较强的相关性,而噪声的前后相关性很弱,因此可利用短时谱估计的方法从带噪语音中估计原始语音。由于人耳对语音相位感受不敏感,可将估计的对象放在短时谱的幅度上。假设为纯净语音信号,为噪声信号,为带噪语音信号,则有)()()(tntsty??用)()()(???NSY、、分别表示)()()(tntsty、、的傅里叶变换,则可得下式: )()()(???NSY??由于假定语音信号与加性噪声是相互独立的,因此有 222)()()(???NSY??因此,如果用)()()(??? nsyPPP、、分别表示为)()()(tntsty、、的功率谱,则有)()()(??? nsyPPP??而由于平稳噪声的功率谱在发声前和发声后可以认为基本没有变化, 这样可以通过发声前的所谓“寂静段”(认为在这一段时间内没有语音只有噪声)来估计噪声的功率谱)(? nP ,从而有)()()(??? nysPPP??这样减出来的功率谱即可认为是较为纯净的语音功率谱,然而,从这个功率谱可以恢复降噪后的语音时域信号。在具体运算中,为防止出现负功率谱的情况,减谱时,若)()(?? nyPP?, 令0)(?? sP ,即完整的减谱运箅公式如下: ???????)()(,0 )()( ),()()(??????? ny nynysPP PPPPP (二) LMS 自适应滤波自适应滤波法是现代信号处理技术的重要组成部分, 对复杂信号的处理具有独特的功能。自适应滤波器实现的复杂性通常用它所需的乘法次数和阶数来衡量,并调节滤波器系数以改进性能。 LMS 算法采用 n个权重不尽相同的自适应线性组合器来模拟真实的声音,假设理想信号为 y(n) ,实际输出信号为 d(n) ,那么误差信号)(n?可以表示为)()()()()( TnxWnyndnyn?????式中: TW 为组合器的权重矩阵; x(n) 为n个组合器的信号矩阵。运用最小均方误差准则,就是求使得)]([ 2nE?最小时的 W,因为是通过对其求导并令其等于 0求得的,而)]([nE?在最小点不可导,所以采用)]([ 2nE?。均方误差?表示为: } )]()( {[ )]([ 2 2ndnyEnE?????代入 d(n) 的表达式,得: PnWn RW WndE)(2)( )]([ TT2????式中: )]()([ TnxnxER?为n×n的自相关矩阵,它是输入信号相关性矩阵; P=E[d(n)x(n)] 代表理想信号 d(n) 与输入矢量的相关性。当?最小时:0???W ?式中: W?[? 0,? 1,,? n?1] T为要求的最佳权系数。常见的两种系数求法是最陡梯度法和随机梯度法。最陡梯度法的思路是先假设 W(0) ,利用)( 3nv 迭代公式计算。当 W(n+1) 和 W(n) 的误差小于目标值则认为迭代完成。随机梯度法的思路是用瞬时)()(2-nxn?代替)]()([2-nxnE?,此时迭代公式为:)()(2)()1(nxnnWnW ?????式中μ是步长因子,满足)()( /(10nxnx T???,一般认为步长越大,收敛速度越慢。当 d(n) ≈0或y(n) ≈0时可认为没有语音信号输入,可以不对这一段的语音信号数据进行处理。三、分模块设计与实现本次设计共分为三个模块进行实现,分别为谱减法处理、LMS 自适应信号处理和 DSP 平台实现。(一) 谱减法进行语音信号处理(1) 基本谱减法