降噪方法整理_芒果木有籽的博客-程序员信息网_csdn 降噪

技术标签: 语音信号处理  NS  音频 # 语音信号处理  降噪  

谱减 

噪音谱是静态 

依赖对于估计噪声的准确性 由于存在频点估计误差,导致相应频点移植过多或过少,形成谱峰(音乐噪声)估计噪声进行平滑处理,平滑的增益要和SNR成正比

根据非语音段估计得到噪声的幅度谱 通过谱减后的语音谱 进行傅里叶逆变换

维纳滤波 

会残留白噪声

从带噪语音端中减去经过维纳滤波后的降噪分量幅度谱,使用带噪语音相位,最后傅里叶逆变换

使用MMSE(最小均方误差)准则迭代维纳滤波器中噪声抑制系数 来降噪 

对噪声的估计方法:VAD、全局幅度最小原理、矩阵奇异值分解原理

子空间法 由于实时性差,实际情况下,噪音和语音子空间并不满足正交性,导致最终降噪效果比较差

webrtc 降噪 (核心基于维纳滤波)

对似然比函数进行改进,将多个语音/噪声分类特征组合在一起形成多特征概率密度声源分类模型。对于风扇,电器类噪音,抑制效果很好,对于低信噪比,和瞬变噪声场景效果不佳

深度学习降噪

rnnoise 比 sppex效果好 数据增强方法扩充训练集 降噪效果取决于 训练集中没有相关场景的噪音模型泛化念能力不够

或者选择不同网络结构 

DCUNet 增强了网络的感知能力 

相位信息影响的是语音质量而非可懂度

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