一種送話呼吸噪聲屏蔽方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及語言信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種送話呼吸噪聲屏蔽方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 現(xiàn)階段，教練機(jī)、殲擊機(jī)等飛機(jī)飛行員強(qiáng)烈反映面罩內(nèi)呼吸聲較重，在密閉的小空 間里，人的呼吸聲和氣管路的氣流聲被送話器拾音后經(jīng)多級(jí)放大形成的噪音，在高負(fù)荷、低 氣壓的情況下，人的呼吸會(huì)加重，加劇了該噪音的強(qiáng)度，塔臺(tái)人員及飛行員接受到呼吸聲 后，一方面對(duì)頭盔面罩的通話質(zhì)量造成影響，另一方面對(duì)收聽人員的心理造成一定程度的 壓迫感，會(huì)給佩戴氧氣面罩呼吸聲重造成的心理壓力及通訊問題。由于國(guó)內(nèi)外尚未進(jìn)行送 話呼吸噪聲屏蔽技術(shù)的研究，目前與送話呼吸噪聲屏蔽技術(shù)類似的技術(shù)為語音識(shí)別技術(shù)， 語音識(shí)別技術(shù)通過統(tǒng)計(jì)真實(shí)大規(guī)模語料詞之間同現(xiàn)概率即N元統(tǒng)計(jì)模型來區(qū)分識(shí)別帶來 的模糊音和同音詞。送話呼吸噪聲屏蔽技術(shù)必須根據(jù)噪音特點(diǎn)來建立噪音特征模型；將已 經(jīng)存在的噪音模板特征與輸入的噪音信號(hào)特征進(jìn)行比較，與噪聲庫進(jìn)行匹配處理；最后通 過查表或判別算法來給出識(shí)別結(jié)果，語音識(shí)別技術(shù)建立自身的語音庫，只能識(shí)別語音，送話 呼吸噪聲屏蔽技術(shù)需要建立自身強(qiáng)大的噪聲庫，因此，現(xiàn)有的語音識(shí)別技術(shù)不能滿足現(xiàn)階 段的需求，必須進(jìn)行送話呼吸噪聲屏蔽技術(shù)的研究。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的上述缺陷，提供了一種送話呼 吸噪聲屏蔽方法，將送話器采集的噪音，通過合適的算法過濾掉，消除噪音，放大后的聲音 就聽不到該噪音。
[0004] 本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：
[0005] -種送話呼吸噪聲屏蔽方法，該方法具體包括以下步驟：
[0006] 1)輸入噪音信號(hào)，經(jīng)過穩(wěn)態(tài)噪音去除、語音端點(diǎn)檢測(cè)處理，進(jìn)行特征分析、提??；
[0007] 2)依據(jù)噪音信號(hào)特征建立噪音信號(hào)模板，并由各種噪音信號(hào)模板組成噪音特征 庫；
[0008] 3)獲取帶噪語音聲音信號(hào)，從噪音特征庫中找出最優(yōu)匹配的噪音信號(hào)模板；
[0009] 4)將輸入的帶噪語音信號(hào)與噪音信號(hào)模板特征進(jìn)行比較，通過算法識(shí)別帶噪語音 信號(hào)中的噪音信號(hào)，對(duì)噪音信號(hào)進(jìn)行過濾、消除并對(duì)其中的語音信號(hào)進(jìn)行大處理；
[0010] 5)輸出放大后的語音信號(hào)。
[0011] 按上述方案，所述步驟4中算法包括以下步驟：
[0012] A)初始化帶噪語音信號(hào)，采集帶噪語音信號(hào)中初始的六幀信號(hào)作為初步噪音信 號(hào)；
[0013] B)將初步噪音信號(hào)加窗處理并求取初步噪音信號(hào)的幅度譜noisejnu，求取初步 噪聲信號(hào)的功率譜noiSe_mu2,采集帶噪語音信號(hào)中當(dāng)前六幀信號(hào)后相鄰的一幀信號(hào)作為 初步語音信號(hào)并加窗處理，求取初步語音信號(hào)的幅度譜sig，求取初步語音信號(hào)的功率譜 sig2；
[0014] C)依據(jù)初步噪音信號(hào)與初步語音信號(hào)求取后驗(yàn)信噪比ga_ak與先驗(yàn)信噪比 ksi；
[0015] D)依據(jù)后驗(yàn)信噪比ga_ak與先驗(yàn)信噪比ksi做語音激活檢測(cè)VAD，求取VAD的參 數(shù)vad_decision進(jìn)一步判斷當(dāng)前的初步語音信號(hào)和初步噪音信號(hào)中是否包含語音；
[0016] E)若當(dāng)前初步語音信號(hào)和初步噪音信號(hào)是包含語音的，則最終確認(rèn)為語音信號(hào)并 做增強(qiáng)處理，求取增強(qiáng)后的語音信號(hào)幅度譜sig與功率譜sig2,若當(dāng)前初步語音信號(hào)和初 步噪音信號(hào)是不包含語音的，則最終作為噪音信號(hào)處理；
[0017]F)對(duì)增強(qiáng)后的語音信號(hào)功率譜做逆傅里葉變換可得增強(qiáng)后的語音信號(hào)數(shù)據(jù)；
[0018] G)繼續(xù)采集帶噪語音信號(hào)中后續(xù)六幀信號(hào)作為初步噪音信號(hào)，重復(fù)步驟B)至F) 循環(huán)處理，直至采集處理完帶噪語音信號(hào)的所有幀數(shù)。
[0019] 所述步驟A)中初始化帶噪語音信號(hào)是按幀獲取信號(hào)，取16ms數(shù)據(jù)為一幀，設(shè)初始 帶噪語音信號(hào)為Xi(n) = [x(i_，x(i*N+l)，· · ·，x(i*N+N-l)]，其中其中i為幀號(hào)，N= 256為幀長(zhǎng)。
[0020] 所述步驟B)中加窗處理的公式為Xi(n) =xjn). *win，其中win為漢明窗。
[0021] 所述步驟B)中求取初步語音信號(hào)的幅度譜sig的公式為：sig=IffthOi)) |， 求取初步語音信號(hào)的功率譜sig2的公式為：sig2 =sig.2;求取初步噪音信號(hào)的幅度譜 noise_mu的公式為：
求取初步噪聲信號(hào)的功率譜noise_mu2， 公式為 :noise_mu2 =noise_mu.2〇
[0022] 所述步驟C)中求取后驗(yàn)信噪比gammak的公式為：gammak=min(sig2./noise_ mu2,gammak_max)，其中g(shù)ammak_max為設(shè)定的后驗(yàn)信噪比的上限值，求取先驗(yàn)信噪比ksi的 公式為：ksi=max(a*Xk_prev./noise_mu2+(l-a)*max(gammak-l，0)，ksi_min)，其中ksi_ min則為設(shè)定的先驗(yàn)信噪比的上限值，a為常數(shù)，Xk_preV為上循環(huán)中計(jì)算得到的增強(qiáng)后的 語音信號(hào)功率譜。
[0023] 所述步驟D)中求取VAD的參數(shù)vad_decision的公式為：vad_decision= sum(gammak.*ksi./(l+ksi)_log(l+ksi))/N，如果vad_decision小于門限eta(eta為設(shè)定 的VAD門限），則判斷當(dāng)前初步語音信號(hào)和初步噪音信號(hào)中不含語音，最終作為噪音信號(hào)處 理并更新噪音信號(hào)幅度譜如下：110丨86_1]111=|*110丨86_1]1112+(1-1)*8丨82，其中|為常數(shù)。
[0024] 所述步驟E)中求取增強(qiáng)語音信號(hào)的幅度譜sig的公式為：sig=sig.*hw，求 取增強(qiáng)語音信號(hào)的功率譜sig2的公式為：sig2 =sig.2，其中hw為當(dāng)前的語音信號(hào)的幅 度譜的加權(quán)系數(shù)hw，權(quán)系數(shù)hw的公式為：hw=ksi./(l+ksi).*exp(0· 5*expint(ksi./ (l+ksi).*gammak))，其中exp()為以自然常數(shù)e為底的指數(shù)函數(shù)，expint()為以自然常數(shù) e為底的指數(shù)積分函數(shù)。
[0025] 本發(fā)明具有以下有益效果：
[0026]將送話器采集的噪音，通過合適的算法過濾掉，消除噪音，放大后的聲音就聽不到 該噪音，通過本方式處理的通話信號(hào)可提高飛行員的通話質(zhì)量，同時(shí)去除沉重呼吸聲對(duì)收 聽人員的心理影響，具有較大的使用效益，送話呼吸噪聲屏蔽方法的研制成功，將快速實(shí)現(xiàn) 在教練機(jī)/殲擊機(jī)上的加裝，不僅能解決部隊(duì)存在的問題。本發(fā)明通用性強(qiáng)，因此實(shí)用性較 好，易于推廣應(yīng)用，具有較大實(shí)用價(jià)值。
【附圖說明】
[0027] 圖1是本發(fā)明送話呼吸噪聲屏蔽方法的軟件設(shè)計(jì)流程圖；
[0028] 圖2是本發(fā)明送話呼吸噪聲屏蔽方法的算法流程圖；
【具體實(shí)施方式】
[0029] 下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0030] 參照?qǐng)D1~圖2所示，一種送話呼吸噪聲屏蔽方法，該方法具體包括以下步驟：
[0031] 1)輸入噪音信號(hào)，經(jīng)過穩(wěn)態(tài)噪音去除、語音端點(diǎn)檢測(cè)處理，進(jìn)行特征分析、提取；
[0032] 2)依據(jù)噪音信號(hào)特征建立噪音信號(hào)模板，并由各種噪音信號(hào)模板組成噪音特征 庫；
[0033] 3)獲取帶噪語音聲音信號(hào)，從噪音特征庫中找出最優(yōu)匹配的噪音信號(hào)模板；
[0034] 4)將輸入的帶噪語音信號(hào)與噪音信號(hào)模板特征進(jìn)行比較，通過算法識(shí)別帶噪語音 信號(hào)中的噪音信號(hào)，對(duì)噪音信號(hào)進(jìn)行過濾、消除并對(duì)其中的語音信號(hào)進(jìn)行放大處理；
[0035] 5)輸出放大后的語音信號(hào)。
[0036] 進(jìn)一步，如圖1所示，所述步驟4)中算法包括以下步驟：
[0037] A)初始化帶噪語音信號(hào)，采集帶噪語音信號(hào)中初始的六幀信號(hào)作為初步噪音信 號(hào)；
[0038]B)將初步噪音信號(hào)加窗處理并求取初步噪音信號(hào)的幅度譜noisejnu，求取初步 噪聲信號(hào)的功率譜noiSe_mu2,采集帶噪語音信號(hào)中當(dāng)前六幀信號(hào)后相鄰的一幀信號(hào)作為 初步語音信號(hào)并加窗處理，求取初步語音信號(hào)的幅度譜sig，求取初步語音信號(hào)的功率譜 sig2 ；
[0039]C)依據(jù)初步噪音信號(hào)與初步語音信號(hào)求取后驗(yàn)信噪比ga_ak與先驗(yàn)信噪比 ksi；
[0040] D)依據(jù)后驗(yàn)信噪比gammak與先驗(yàn)信噪比ksi做語音激活檢測(cè)VAD，求取VAD的參 數(shù)vad_decision進(jìn)一步判斷當(dāng)前的一幀初步語音信號(hào)和初步噪音信號(hào)中是否包含語音；
[0041] E)若當(dāng)初步語音信號(hào)和初步噪音信號(hào)是包含語音的，則最終確認(rèn)為語音信號(hào)并做 增強(qiáng)處理，求取增強(qiáng)后的語音信號(hào)幅度譜sig與功率譜sig2,若當(dāng)前初步語音信號(hào)和初步 噪音信號(hào)是不包含語音的，則最終作為噪音信號(hào)處理；
[0042] F)對(duì)增強(qiáng)后的語音信號(hào)功率譜做逆傅里葉變換可得增強(qiáng)后的語音信號(hào)數(shù)據(jù)；
[0043] G)繼續(xù)采集帶噪語音信號(hào)中后續(xù)六幀信號(hào)作為初步噪音信號(hào)，重復(fù)步驟B)至F) 循環(huán)處理，直至采集處理完帶噪語音信號(hào)的所有幀數(shù)。
[0044] 所述步驟A)中初始化帶噪語音信號(hào)是按幀獲取信號(hào)，取16ms數(shù)據(jù)為一幀，設(shè)初始 帶噪語音信號(hào)為Xi(n)