第２９卷第６期 声学技术 ＶＯ１．２９，ＮＯ．６ Ｄｅｃ．．２０１０ ２０１０年１２月 Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ 信号相位匹配算法的语音降噪及性能评估 王科攀，高勇 （！Ｎ Ｊｉｉ大学电子信息学院，成都６１００６５） 摘要：针对信号相位匹配算法能够在信号估计中准确提取信号频率成分的优点，将三子阵信号相位匹配算法应用于 提取强背景噪声中的语音信号，同时提出了基于平均段内功率谱密度距离的语音质量客观评价方法，将主观平均意 见分（ＭＯＳ）、信噪比和平均分段功率谱密度距离作为指标，分别对三子阵信号相位匹配法、谱减法和最小均方误差估 计法这三种算法的处理结果进行客观评价并对算法的降噪性能做了对比。仿真结果表明，三子阵相位匹配算法能够 达到强背景噪声环境下语音降噪的目的；同时基于平均段内功率谱密度距离的语音质量客观评价结果与主观评价结 果相符合，该评价方法具有一定的可行性。 关键词：信号相位匹配；三子阵；平均功率谱密度距离；语音质量客观评价 中图分类号：Ｈ０１７ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００—３６３０（２０１０）一０６．０６１５—０５ ＤＯＩ编码：１０．３９６９￣．ｉｓｓｎｌ０００．３６３０．２０１０．０６．０１３ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｏｆ ｐｈａｓｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｉｎ ｓｐｅｅｃｈ ｎｏｉｓｅ ｒｅｄｕｃ— ｔｉｏｎ ａｎｄ Ｏｂｊ ｅｃｔｉｖｅ ｑｕａｌｉｔｙ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ＷＡＮＧ Ｋｅ—ｐａｎ，ＧＡＯ Ｙｏｎｇ （ＣｏｌＩｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｉｃｈｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００６５，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｐｒｏｐｅｒｔｙ ｔｈａｔ ｓｉｇｎａｌ ｐｈａｓｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｃａｎ ｅｘｔｒａｃｔ ｓｉｇｎａｌ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｅｘａｃｔｌｙ，ｔｈｒｅｅ ｓｕｂ—ａｒｒａｙ ｓｉｎａｌｇ ｐｈａｓｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｉｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｔＯ ｅｘｔｒａｃｔ ｔｈｅ ｓｐｅｅｃｈ ｓｉｇｎａｌ ｆｒｏｍ ｓｔｒｏｎｇ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｎｏｉｓｅ，ａｎｄ ａ ｓｐｅｅｃｈ ｑｕａｌｉｙ ｔｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｖｅｒａｇｅ ｐｏｗｅｒ ｄｅｎｓｉｙ ｔｓｐｅｃｔｒｕｍ ｄｉｓｔａｎｃｅ．Ｔｈｅ ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ ｍｅａｎ ｏｐｉｎｉｏｎ ｓｃｏｒｅｓ （ＭＯＳ），ｔｈｅ ｓｉｇｎａｌ—ｎｏｉｓｅ ｒａｔｉｏ（ＳＮＲ）ａｎｄ ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ｐｏｗｅｒ ｄｅｎｓｉｙ ｔｓｐｅｃｔｒｕｍ ｄｉｓｔａｎｃｅ ａｓ ｉｎｄｅｘｅｓ ａｒｅ ｕｓｅｄ ｔＯ ａｓｓｅｓｓ ｔｈｅ ｓｐｅｅｃｈ ｑｕａｌｉｔｉｅｓ ｗｈｉｃｈ ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ ｂｙ ｔｈｒｅｅ ｓｕｂ—ａｒｒａｙ ｓｉｇｎａｌ ｐｈａｓｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ，ｓｐｅｃｔｒａｌ ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｌｅａｓｔ ｍｅａｎ ｓｑｕａｒｅ ｅｒｒｏｒ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｔｈｅ ｎｏｉｓｅ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅｓｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ａｒｅ ｃｏｍｐａｒｅｄ．Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅ ｔｈｅ ｖａｌｉｄｉｙ ｏｆ ｔｔｈｒｅｅ ｓｕｂ—ａｒｒａｙ ｓｉｇｎａｌ ｐｈａｓｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｉｎ ｓｐｅｅｃｈ ｎｏｉｓｅ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｓｉｇｎａｌ ｐｈａｓｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ；ｔｒｅｅ ｓｕｂ—ａｒｈｒａｙ；ａｖｅｒａｇｅ ｐｏｗｅｒ ｄｅｎｓｉｔｙ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｄｉｓｔａｎｃｅ； ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｓｐｅｅｃｈ ｑｕａｌｉｙ ｔｍｅａｓｕｒｅ 用快速傅里叶变换（ＦＦＴ）方法就可以确定某一时刻 １ 引言 信号处理的主要目的就是从含有噪声及干扰 信号频域的实部和虚部解 ，从而恢复出期望语音 信号。 的数据中提取有用信息，而干扰的存在将严重影响 信号处理的性能。现在较为常用的含噪语音处理方 ２三子阵的信号相位匹配原理 将Ｍ元的均匀线阵分为ｌ～ ２，２～ ｌ，３～ 三个子阵，每个子阵由 ２个阵元组成，将 ２ 法是谱减法、最小均方误差估计法（ＭＭＳＥ）等。这 些方法处理中需要语音和噪声的统计假设和先验 模型，对信噪比要求较高，且处理后容易产生音乐 个线阵的输出通过波束形成，得到三子阵的输出分 别为： 噪声，使语音的清晰度和可懂度降低 。本文提出 了基于信号相位匹配原理的降噪算法，无需信号和 噪声的统计假设以及信号与噪声不相关的假设，也 无需对信号建立统计模型，只需要对三子阵的输出 ｆ ｐｌ（ｔ）＝ｓ（ｔ）＋ｒＧ（ｔ） ｛ｐ２（ｔ）＝ｓ（ｔ—ｒ）＋ｎ２（ｔ） 【ｐ３（ｔ）＝ｓ（ｔ一２ｒ）＋ｎ３（ｔ） 其中 （，）＝（ 一２）Ｓｌ（ｔ），ｓｉ（ｔ）为阵元１接收到的 期望信号， （ｆ）（ １，２，３）分别为： 一收稿日期：２００９ １２—０６；修回日期：２０１０ ０３．１４ 作者简介：王科攀（１９８４．），女，河南禹』，ｉ＇１人，硕士研究生，研究方向为 语音质量的客观评价、语音降噪。 通讯作者：高勇，Ｅ—ｍａｉｌ：ｇａｏｙｏｎｇ＠ＳＣＵ．ｅｄｕ．ｃｉ１ ２ ，ｚＩ（ ）＝∑ｎｓ （ｆ） ｍ＝ｌ （２） ６１６ 声 学 技 术 ２０１０笠 ｎ２（０＝Ｈｓ （ｆ） （３） 化了的期望信号的实部与虚部形式： Ｒｅ（ ）：丽 ＥＡ －Ｆ Ｂ Ｉｍ（ ）＝丽 ＦＣ －Ｅ Ｄ ｉ （９） （１０） 卫 ｎｄｔ）＝ ／７ｓ （ ） 式（２）～（４）中的” （ｆ）是 （４） ２个阵元接收到的随 机噪声，相加后获得三子阵的接收噪声 利用三子阵信号相位匹配原理求解信号不仅 提高了输出信噪比，且噪声功率谱差ｌ １ 一ＩＮ，Ｉ 和 ，２ ）（ １，２，３），则三子阵相邻子阵中只有两个阵元 的输出是不同的。经相加后，不仅减少了噪声功率 谱起伏，且三子阵的波束输出ｐｉ（ｔ）、Ｐ２（ｔ）和Ｐ３（ｔ）的 信噪比也得到了提高 。 参照三子阵相位匹配原理，将其应用于语音降 噪，得到三个子阵的输出如式（１）所示，其中 （ｆ）为 Ｉ Ｉ 一Ｉ Ｉ 更趋近于零 。由此可知三子阵信号相 位匹配算法的降噪性能优于其它语音信号增强处 理方法。 三子阵接收到的期望语音信号，延时 ＝０．０６２５ｍｓ， ｎｉ（ｔ）（ｉ＝ｌ，２，３）为三子阵接收到的随机噪声。对式（１） 两边做傅里叶变换，得到各子阵输出的频域表达 式，写成模与相位的形式为： ３ 语音信号三子阵信号相位匹配法 降噪仿真 为了表明三子阵相位匹配的降噪性能，做了以 下仿真。设三子阵期望输出信号 （ｆ）为“我去无锡 ｉＩＰ￣（ｊｃｏ）ｌｅ嘲 （ｊｃｏ）ｌｅ ＋１ （ｊ ｌｅ ｛ＩＰ￣（ｊｃｏ）ｌｅ ４Ｓ（ｊｃｏ）ｌｅ ＋Ｉ ０ｃｏ）ｌｅ ｌ ｌ （ｊ ｌｅ ￣Ｓ（ｊｃｏ）ｌｅ 砷＋Ｉ』ｖ３（ｊ＠ｌｅ ５（ａ） ５（ｂ） ５（ｃ） 市”的一段语音数据，采样频率为１６ｋＨｚ，噪声 （ｆ） 为高斯随机噪声，则三子阵三路输出中包含的期望 信号分别为 （ｆ）、ｓ（ｔ一 、ｓ（ｔ一２ｒ），设定 ＝ ０．０６２５ｍｓ，噪声，２ｌ＝Ｈ２＝ ＝ （ｆ）。仿真分析 （ｆ）中 １２５～１５５ｍｓ这３０ｍｓ内信号经过三子阵的相位匹配 法降噪前后的时域和频域波形，如图１所示。 ！誊ｉ ｌ式（５）中，ｉＰ（ｊ ｌ、ｌ （ｊ ｌ和ＩＮ０ｃｏ）Ｉ为幅度； 为相位角，它们都是 的函数。将式５（ｂ） 和５（ｃ）分别移相ｅＪｒｏｔ和ｅ２ｊＯｎ－后，使其与式５（ａ）中 ， ， （ｉ 同相，如式（６）所示： ｌ ¨Ｐｌ０ｃｏ）ｌｅ确＝ＩＳ０ｃｏ）ｌｅ ＋ｌＮ１０ｃｏ）ｌｅ ｛ＩＰ￣（ｊｃｏ）ｌｅ ㈣＝ｌＳｆｊｃｏ）［ｅｊ＇￣＋ｌＮ２ＯｏＤｌｅ“ ０ （６） 三一１ ｌ ５ ＩＩｇ（ｊｃｏ）ｌｅ“ ＝ｌＳｆｊｏＤＩｄ＇￣＋ｌ Ｏｃｏ）ｌｅ“ 这样便满足了信号相位匹配“信号同相，噪声 不同相”的条件。然后利用文献［２］的推导方法，对 式（６）两边分别取模的平方展开，解得该期望语音信 时问／ｉｎｓ （ａ）原始纯净语音信号时域波形 频率／Ｈｚ （ｂ）原始纯净语音信号频潜 Ｏ 号 （ｉ 的实部与虚部分别为： Ｒｅ（ｓ）＝ Ｉｍ（ｓ）＝ 式（７）、式（８）中： 篆 （７） （８） 时问／ｍｓ （ｃ）含嵘语爵信引忖域波肜 频率／Ｈｚ （ｄ）岔噪语音信号频谱 孥 ０ ｆ ＿ Ａ＝Ｒｅ（Ｐ３）ｓｉｎ２ｏ９ｒ＋Ｉｍ（Ｐ３）ｃｏｓ２ｃｏｔ—Ｉｍ（Ｐ１）； Ｂ＝Ｒｅ ）ｓｉｎｔｏｒ＋Ｉｍ ）ｃｏｓｃｏｒ—Ｉｍ ）： 州 ｆ￣ｉ］／ｉｎｓ （ｅ）经处理后语音信 域波Ｊ 频率／Ｈｚ （ｆ）经处理后语音信号频谱 Ｃ＝Ｒｅ（Ｐ２）ｃｏｓｏｇｒ－ｌｍ ）ｓｉｎｃｏｒ－Ｒｅ（Ｐ１）； Ｄ＝Ｒｅ（Ｐ２）ｃｏｓ２ｃｏｒ－Ｉｍ ）ｓｉｎ２０）ｒ－Ｒｅ（ＰＬ）； 图１ ３０ｍｓ内语音信号降噪前后时域频域波形比较 Ｆｉｇ．１ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｗａｖｅｆｏｒｍｓ ａｎｄ ｓｐｅｃｔｒｕｍｓ ｏｆ Ｓｐｅｅｃｈ ｓｉｇｎａｌ ｂｅｆｏｒｅ ａｎｄ ａｆｔｅｒ ｎｏｉｓｅ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ３０ｍｓ Ｅ １ 一ｌ ｌ。， ｌ 一Ｉ Ｉ ，ＣＡ—ＢＤ￣Ｏ：其中 ＝ ｌ／７，０ ｌｅ ， Ｎ，０ ｌｅ （ｉ＝１，２，３）。 当背景噪声谱可估计时，由式（７）、（８）可以求出 期望信号。但实际噪声谱不可估计或是不能准确估 计，因此由式（２）～（４）可知，当三子阵的阵元个数 一图１（ａ）、ｌ（ｂ）分别为原始纯净语音信号的时域 波形及相应频谱，图１（ｃ）、ｌ（ｄ）为原始纯净语音信 号ＤＨＺ．高斯随机噪声后（ＳＮＲ￣－－２３ｄＢ）的时域波形及 相应频谱，图１（ｅ）、１（ｆ）为经三子阵的信号相位匹配 法处理后的信号波形及相应频谱。从图１可知本文 提出的算法明显抑制了噪声，提高了信噪ＬＬ（ＳＮＲ）， ２＞＞２时，ＩⅣｌ Ｉ＝１ ｌ，则得到式（７）和式（８）简 第６期 王科攀等：信号相位匹配算法的语音降噪及性能评估 ６１７ 且处理后语音信号的频谱和原始纯净语音信号的频 谱十分接近。 由以上实验可知，在低信噪比的条件下，三子 阵的相位匹配法可以检测出语音信号的准确频谱， 从而起到降噪作用。下面对整段含噪语音数据“Ｔｈｅ ｉｆｆｔｈ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｃｏｎｔａｉｎｓ ｂｉｇ ｊｕｉｃｅ ｐｉｔｔｅｄ”进行三子阵信 号相位匹配处理，其中语音信号的采样率为１６ｋＨｚ， 噪声为高斯随机噪声，ＳＮＲ￣０ｄＢ，这里给出纯净语 音、含噪语音和三子阵的信号相位匹配法降噪后语 图３基于输入一输出语音质量客观评价原理框图 Ｆｉｇ．３ Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｓｐｅｅｃｈ ｑｕａｌｉｔｙ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ“ｉｎ— 音的时域波形，由图２可以看到处理后的语音信号 波形和原始纯净语音的波形几乎相同，且在主观听 觉上语音自然度未受损失。 馨１ ０ 一１ ０ ０．５ ｌ １．５ ２ ２．５ ３ ３．５ ４ ４．５ ５ 时Ｉ＇ｉｔＪ／ｍｓ ×１０４ （ａ）原始纯净语音信号时域波形 （ｂ）含嵘语青信号时域波形 时ＩｉｉＪ／ｍｓ ×ｌ ｏ｜ （ｃ）经羔子阵的信写相位匹配处理后的语音信号时域波形 图２降噪前后语音信号的时域波形比较 Ｆｉｇ．２ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｂｖｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｓｐｅｅｃｈ ｓｉｇｎａｌ ｗａｖｅｆｏｒｍｓ ｂｅｆｏｒｅ ａｎｄ ａｆｔｅｒ ｎｏｉｓｅ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ 为了进一步评价三子阵信号相位匹配算法的 降噪性能，下面对降噪前后的语音信号进行了评 价。语音评价以主观方式较多，且评价结果的差异 性较大，下面主要介绍语音的客观质量评价，并用 提出的方法对三子阵相位匹配算法的降噪结果进 行客观评价，并与主观评价做了相应比较。 ４性能评估 语音质量客观评价从评价结构上可分为基于 “输入．输出”的评价和基于输出的评价。基于“输 入一输出”的评价是以语音系统的输入信号和输出信 号之间的误差大小来判别语音质量的好坏，是一种 误差度量；基于输出的评价是仅根据语音系统的输 出信号来进行语音质量评价。 典型的基于“输入一输出”的语音质量客观评价 主要由语音信号预处理、特征参数计算、失真计算 ｐｕｔ—ｏｕｔｐｕｔ”ｍｅｔｈｏｄ 及判断模型三部分组成，如图３所示。核心部分为 特征参数计算、失真计算及判断模型，不同的失真 测度主要区别在于这个两个部分 。 以信噪ｋＬ（ＳＮＲ）、分段信噪ＬＬ（ｓｅｇＳＮＲ）、板仓 距离（ＩＳ）、ＬＰＣＣ倒谱失真测度、Ｍｅｌ倒谱失真测度 等为特征参数的评价方法，其评价性能各有不同。 例如：ＳＮＲ方法因语音的非平稳性而存在偏差， ＬＰＣＣ与Ｍｅｌ倒谱系数失真测度会因为其系数个数 的选择和滤波器个数的选择而存在差异。 这里采用基于“输入一输出”的评价方法，采用 的特征参数有功率谱密度、功率谱密度相关系数、 平均分段功率谱密度距离。 语音信号为非平稳随机信号，但在１０～３０ｍｓ 内，语音信号具有短时平稳性 ，为此我们以每 ３０ｍｓ时长为一帧将语音信号分帧，则每帧的功率 谱密度分别为 ： （ ＝∑Ｒｘ（ｎ）ｅ一 （１１） 其中 （ ）为输入信号序列的自相关函数。为 得到语音信号的功率谱密度统计特征，用式（８） 计算每帧信号的短时功率谱密度，然后对每帧信号 的短时功率谱密度求和平均，得到整段语音信号的 平均段内功率谱密度。定义平均分段功率谱密度的 计算公式为： ｅｇＧ（ｃｏ） ０ｌ ｏｇｌ。 “ （１２） 式（１２）中， 为一段语音信号的帧数，Ⅳ为一 帧语音信号内的采样点数，这里帧长取２５６个采样 点。ｉ、Ｊ分别代表帧索引和帧内索引，Ｇ ，１（ 由 式ｆ１１１得到。 对纯净语音和经三子阵相位匹配降噪后的语 音信号进行处理，得到每帧的平均功率谱密度如图 ４所示。 图４中实线代表原始纯净语音每帧的平均功率 谱密度分布，虚线代表经三子阵相位匹配降噪后语 ６ｌ８ 声 学 技 术 ２０１０正 利用主观ＭＯＳ打分（这里的ＭＯＳ分由同组３位成 员对实际实验数据的主观评价打分平均得到）、信 ＣＤ 噪Ｌ￣（ＳＮＲ）和平均分段功率谱距离Ｓｅｇ 三种指＿∞ 薅 标对三子阵的降噪性能进行评价，并与ＭＭＳＥ算 司 法和谱减算法语音降噪后的评价结果进行对比，如 表１所示。 从表１中ＳＮＲ与Ｓｅｇ ＣＤ指标可以看出，三 子阵的相位匹配法的降噪能力较强。为了对比三子 阵、谱减和ＭＭＳＥ降噪能力的差异，我们对不同 信噪比的含噪语音信号分别用这三种算法进行处 图４纯净语音信号与处理后语音信号的每段功率谱密度比较 Ｆｉｇ．４ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ａｖｅｒａｇｅ ｐｏｗｅｒ ｄｅｎｓｉｔｙ ｓｐｅｃｔｒｕｍｓ ｆｏｒ ｅａｃｈ ｐｅ— ｒｉｏｄ ｏｆ ｃｌｅａｎ ｓｐｅｅｃｈ ｓｉｇｎａｌ ａｎｄ ｎｏｉｓｅ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｓｐｅｅｃｈ ｓｉｇｎａｌ 理，并把处理后的信号与原始纯净语音、含噪语音 与纯净语音分别求其段内平均功率谱密度距离，并 作图进行比较，如图５所示。 音信号每帧的平均功率谱密度分布，从图中可以看 出，处理后语音信号的功率谱密度分布和纯净语音 信号的功率谱密度分布几乎相同，相似度极高。 为了度量降噪前后语音信号与纯净语音信号 的相似程度，分别计算了含噪语音、经三子阵相位 匹配处理后的语音和原始纯净语音的功率谱密度 的相关系数矩阵，如式（１３）、（１４）所示： ｒ １．０００ ０．２３６９７ ＝． 由图５可看出，当输入功率谱密度距离较大时， 三子阵法降噪后的功率谱密度距离比ＭＭＳＥ和谱 减法小，但随着输入功率谱密度距离的减小，三种 方法处理后的功率谱距离逐渐达到一致，即功率谱 距离越小，处理后的信号与纯净信号越接近。明显 表明三子阵的降噪性能优于ＭＭＳＥ法和谱减法。 Ｉ ０ ２３６９ １．０００ Ｉ １ｒ １．０００ ０．９９０８７ （１３）（１４）＝Ｉ１ ０ ９９０８ １ ０００ ｌ ｆ ． ． Ｈ 为纯净语音与含噪语音的功率谱密度相关 系数矩阵， 为纯净语音与处理后语音的功率谱密 度相关系数矩阵，由式（１４）可知，处理后的语音与 纯净语音的功率谱密度的互相关系数ｐ＝Ｏ．９９０８， 表明处理后的语音和纯净语音达到了很高的相似 程度。 为了比较处理前后与纯净语音信号的功率谱 密度差距，定义平均段内功率谱密度距离Ｓｅｇ ＣＤ 如下： Ｓｅｇ输入Ｓｅｇ．ＣＤ／ｄＢ 图５段内平均功率谱密度距离输入一输出曲线 Ｆ ．５ Ｉｎｐｕｔ ＹＳ．ｏｕｔｐｕｔ ｃｕｒｖｅｓ ｏｆ Ｓｅｇ—ＣＤ ｆｏｒ ｔｈｒｅｅ ｋｉｎｄｓ ｏｆ ｎｏｉｓｅ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（Ｓｅｇ—ＣＤ ｉｓ ｔｈｅ ｄｉｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ ａｖｅｒａｇｅ ｐｏｗｅｒ ｄｅｓｉｔｙ ｓｐｅｃｔｒｕｍｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｐｕｒｅ ｓｐｅｅｃｈ ｓｉｇｎａｌ ａｎｄ ｎｏｉｓｙ ｓｐｅｅｃｈ ｓｉｇｎａ１．） ＣＤ＝ｓｅｇＧｙ（ 一ｓｅｇＧｘ（ｃｏ） （１ ５） 其中，ｓｅｇＧｙ（ 代表原始纯净语音的平均段内 功率谱密度， Ｇ （ 代表处理后的平均段内功率 谱密度。用此差值来度量语音信号处理前后的相似 程度，距离越小则表明处理后的语音与原始纯净语 音越接近，即处理后语音的清晰度越高。 为了评价三予阵相位匹配法的降噪性能，。Ｆ面 ５ 总结 本文通过以上仿真实验得出以下结论，用三子 阵的相位匹配原理处理后的语音信号比传统的谱 减算法和最小均方误差算法（ＭＭＳＥ）处理后的语音 信号在听觉质量和自然度上都有明显的改进，能更 表１三子阵、ＭＭＳＥ、谱减三种算法降噪前后主观ＭＯＳ、ＳＮＲ和ＳｅｇＣＤ比较 Ｔａｂｌｅ １ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ Ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ ＭＯＳ、ＳＮＲ ａｎｄ Ｓｅｇ＿ＣＤ ｂｅｆｏｒｅ ｎｄ ａａｆｔｅｒ ｔｈｒｅｅ ｓｕｂ ａｒｒａｙ，ＭＭＳＥ ａｎｄ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ ｎｏｉｓｅ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ 第６期 王科攀等：信号相位匹配算法的语音降噪及性能评估 ６１９ 好地降低噪声，恢复原始语音信号的特性，且几乎 感受不到音乐噪声。并且该算法对输入信号的信噪 性能分析［Ｊ］．空军工程大学学报（自然科学版），２００８，９（３）：５８－６２ ＹＵ Ｘｉａｎｇｚｈｅｎ ＺＨＵ Ｗｅｉｊｉｅ．ＺＨＡＮＧ Ｌｏｎｇｊｕｎ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｏｒ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｏｆ ｍａｔｃｈｅｄ ｐｈａｓｅ ｏｆ ｓｉｇｎａｌ ｉｎ ｃｏｈｅｒｅｎｔ ｉｎｔｅｒ— 比要求不高，对提取强背景噪声中的期望信号有很 大的应用前景。对基于平均段内功率谱密度距离的 语音质量客观评价结果与主观评价结果做比较分 ｆｅｒｅｎｃｅ ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ［Ｊ］Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｉｒ Ｆｏｒｃｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉ— ｔｙ（Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ），２００８．９９（３）：５８—６２ ［４］ 贾冲，孙浩海，吴其前，张雄伟．语音音质客观评价系统的实现 ｆＪ］．解放军理工大学学报（自然科学版），２００４，５（３）：３３—３６． 析，得出该结果能较好地映射主观评价，表明该评 价方法具有一定的可行性。 参 考 文 献 ［１］ 陈照平，马建芬，张雪英．一种基ｆ快速噪声估计的ＭＭＳＥ语音 增强算法【Ｊ］．计算机工程与应用，２００７，４３（２２）：１１３—１１５． ＣＨＥＮＧ Ｚｈａｏｐｉｎｇ．ＭＡ Ｊｉａｎｆｅｎ，ＺＨＡＮＧ Ｘｕｅｙｉｎｇ．Ｍｉｎｉ— ｍｕｍ－Ｍｅａｎ－Ｓｑｕａｒｅ—Ｅｒｒｏｒ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆａｓｔ ｎｏｉｓｅ ｅｓｔｉｍａ— ｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００７，４３（２２）： １１３ １１４． ［２］ 孙进才，朱维杰．信号相位匹配原理及其应用［Ｍ］．西北工业大学 出版社．２００５，１８．３９． ＳＵＮ Ｊｉｎｃａｉ，ＺＨＵ Ｗｅｉｊｉｅ．Ｓｉｇｎａｌ ｐｈａｓｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ａｎｄ ａｐ— ｐｌｉｃａｔｉｏｎ［Ｍ】．Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎ Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｒｅｓｓ，２００５， １８—３９． ［３】 于湘珍，朱维杰，张龙军利用信号相位匹配原理抵消相干干扰的 ＪＩＡ Ｃｈｏｎｇ，ＳＵＮ Ｈａｏｈａｉ，ＷＵ Ｑｉｑｉａｎ，ＺＨＡＮＧ Ｘｉｏｎｇｗｅｉ．Ｓｙｓ・ ｔｅｍ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ ｓｐｅｅｃｈ ｑｕａｌｉｔｉｃ【ＪＪ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ＰＬＡ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００４，５（３）： ３３．３６． ［５】 李薇，胡智奇，尚秋峰，戚银城语音质量客观评价方法的研究 ［Ｊ］电力系统通信，２００９，３０（１９８）：６４—７１． ＬＩ Ｗｅｉ，ＨＵ Ｚｈｉｑｉ，ＳＨＡＮＧ Ｑｉｕｆｅｎｇ，ＱＩ Ｙｉｎｃｈｅｎｇ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｏｂｊｅｃｔ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｐｅｅｃｈ ｑｕａｌｉｙｔ［Ｊ】．Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ Ｅｌｅｃｔｉｒｃ Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ，２００９，３０（１９８）：６４—７１ ［６］赵力．语音信号处理［Ｍ】．北京：机械Ｘｉ，Ａｋ￣版社，２００３，２５—５０． ＺＨＡＯ Ｌｉ．Ｓｐｅｅｃｈ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｅｃｅｓｓｉｎｇ［Ｍ］．ＢｅＯｉｎｇ：Ｃｈｉｎａ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｐｒｅｓｓ，２００３，２５—５０ ［７］ 沈允春，罗天方，沈东旭．随机信号分析【Ｍ】北京：防一 业出版 社，２００８，１２３－１２０． ＳＨＥＮ Ｙｕｎｃｈｕｎ，ＬＵＯ Ｔｉａｎｆａｎｇ，ＳＨＥＮ Ｄｏｎｇｘｕ．Ｒａｎｄｏｍ Ｓｉｇｎａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ［Ｍ］Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｄｅｆｅｎｓｅ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｐｒｅｓｓ，２００８， 】２３．】２０
