博主最近转战语音增强研究，刚学习了最基础也是最成熟的方法——谱减法，最早是boll提出的《Suppression of acousic noise in speech using spectral subtraction...一、原理 顾名思义，谱减法，就是用带噪信号的频谱减去噪声信号的频谱。...谱减法基于一个简单的假设：假设语音中的噪声只有加性噪声，只要将带噪语音谱减去噪声谱，就可以得到纯净语音，这么做的前提是噪声信号是平稳的或者缓慢变化的。...为了改善这种情况，许多人都对传统的谱减法进行了改进，今天主要说的是 Berouti的改进方法，上个世纪的论文了《Enhencement OF Speech Corrupted by Aconstic...利用过减技术的谱减法去除噪音后的波形图，beta值不同，得到的宽带噪音和”音乐噪音“的比例也不同。 （1）beta=0.005，宽带噪音基本上被完全去除，但是“音乐噪声"很明显。 ?
谱减法基本思想是从带噪语音的频谱估值中减去噪声频谱估值，从而得到纯净语音频谱估计值 1、幅度谱减法使用基础 需要对语音的短时幅度谱进行估计，这种方法没有使用参考噪声源，但他假设噪声是统计平稳的，既有语音期间与无语音间隙噪声振幅谱的期望值相等...，用无语音期间的噪声频谱估计值代替有语音期间的 谱减法使用基础： 1）噪声信号与语音信号是互不相关的，在频域上是加性关系 2）背景噪声环境相对于语音区域来说是近似稳态的 3）如果背景噪声环境变化到一个新的稳态...，则应该留有300ms用于估计新的背景噪声 4）对于缓慢变化的非平稳噪声环境，谱减法中有语音活性检测环节，一边是是判断并进行调整 2、算法过程 图片
谱减法有两种实现方法：幅度谱减法与功率谱减法，在该专栏之前的文章中，已经介绍了幅度谱减法的原理，本篇文章将针对于功率谱减法进行介绍（使用的参数与幅度谱减法的参数意义一致）。
而单通道语音只有一个麦克风，因此就只存在一路信号，没有方位信息，这也就为实现语音分离带来了挑战。传统的语音增强算法包括有谱减法、维纳滤波、卡尔曼滤波以及其他算法。...对于这些非稳态的噪音，谱减法基本上是无能为力的。此外，还有一点缺陷就是谱减法假设的稳态噪音实际上取的是平均值，这就有可能导致在做减法时出现负值。...而当出现负值时，谱减法只是将负数直接用0替代了，这种做法实际上会在降噪的过程中额外带来新的噪音。...右下图对应的是将IBM（左下图）覆盖到带噪语音谱（右上图），形成了降噪后的语音谱。...而从图中可以看出，降噪后的语音谱（右下图）比噪声语音谱干净（右上图）了许多，但与纯净语音谱相比，存在部分过压的现象，听起来实际效果就是噪音基本消除，但是会有些许失真。 ?
传统的语音增强算法包括有谱减法、维纳滤波、卡尔曼滤波以及其他算法。对于谱减法，其前提是先假设噪音是稳定的，稳态噪音在我们生活中也是很常见的，例如冰箱发出的声音或者是航空发动机发出的规律性噪音。...对于这些非稳态的噪音，谱减法基本上是无能为力的。此外，还有一点缺陷就是谱减法假设的稳态噪音实际上取的是平均值，这就有可能导致在做减法时出现负值。...而当出现负值时，谱减法只是将负数直接用0替代了，这种做法实际上会在降噪的过程中额外带来新的噪音。...右下图对应的是将IBM（左下图）覆盖到带噪语音谱（右上图），形成了降噪后的语音谱。...而从图中可以看出，降噪后的语音谱（右下图）比噪声语音谱干净（右上图）了许多，但与纯净语音谱相比，存在部分过压的现象，听起来实际效果就是噪音基本消除，但是会有些许失真。
classicalshengputu');%创建保存声谱图的文件夹 file = '/Users/liupeng/Desktop/matlab/speechRecognition/classical10s/'; % 语音文件夹
很多小伙伴不想自己配音，于是就找了语音合成的工具进行AI配音，这种语音合成的方式不仅能提高做视频的效率，甚至比人工语音的效果还要好。那么语音合成平台哪个好？...语音合成平台哪个好 相信各位小伙伴在网上也找过了不少关于语音合成的平台，这么多平台有些难以选择。在此建议大家去选择配音主播声音多的平台，毕竟视频的声音都是需要多种多样才有看点。...语音合成软件靠谱吗 很多小伙伴都听信网上的人下载了一大堆关于语音合成的软件，而这些软件有些是携带病毒。如果想要靠谱的语音合成软件，就要到靠谱的平台下载。...以上就是关于语音合成平台哪个好的相关内容讲述。网上平台千千万，选择口碑好的平台就准没错。即使后期语音合成的时候，出现什么问题，也可以咨询平台的客服。
如图所示为经典的噪声抑制功能图，传统噪声抑制算法首先通过vad检测判断当前是语音还是噪声，然后利用vad检测结果来估算噪声幅度谱，最后从含噪语音幅度谱中减去噪声幅度谱就是纯净语音的幅度谱，相位信息则是利用了含噪语音的相位谱...即使在语音活动期间也不是所有频点都含有语音，很多频点都会有噪声，因此对于单个频点而言它的幅度谱最终会趋近于噪声的级别。...对于噪声抑制来说，我们可以用简单的谱减法。...当然也有很多其他方法，如基于统计意义的方法等，且由于人耳对语音的感知是非线性的，我们可以将幅度谱转换到对数谱，得到的结果会更理想。...举个例子，噪声里面的瞬态噪声对传统降噪来说很难处理，如图中传统降噪前后的对比，其中的平稳噪声基本能够被消除，但鼠标键盘这种噪声就无法完全消除了。而AI降噪方式能够较好地处理这种情况。
简单来说，把语音识别的单位从“单词”拓展到了“整句”，不仅让语音识别的性能大大提升，也深远的影响了未来20年左右的语音识别和机器翻译技术发展进程。...对 IBM 当时的语音工作，黄学东对雷峰网如此评价：“做语音最早的就是 IBM，如果从历史的维度讲述，IBM 内部将做语音的方法应用至机器翻译、改写了历史，也影响了后面的 Transformer。...其实，Jelinek 很希望能够将语法的解析，和语音识别、语音模型结合起来。...降低 WER（语音识别词错率）、给大家提供免费的语音识别工具，这是 Dan 的毕生所求。...传统的语音识别交互方式中，如果用户想要使用语音功能，意味着麦克风功能必须保持长期在线，并对语音做持续识别转写，这种方法不仅功耗大、同时还会出现许多噪声引起的错误识别。
而实现这一目标的重要前提是计算机能够准确无误的听懂人类的话语，也就是说高度准确的语音识别系统是必不可少的。 作为国内智能语音与人工智能产业的领导者，科大讯飞公司一直引领中文语音识别技术不断进步。...通过进一步的研究，我们在FSMN的基础之上，再次推出全新的语音识别框架，将语音识别问题创新性的重新定义为“看语谱图”的问题，并通过引入图像识别中主流的深度卷积神经网络(CNN, Convolutional...Neural Network)实现了对语谱图的全新解析，同时打破了传统深度语音识别系统对DNN和RNN等网络结构的依赖，最终将识别准确度提高到了新的高度。...DFCNN的工作机理俨然像是一位德高望重的语音学专家，通过“观看”语谱图即可知道语音中表达的内容。...因此DFCNN直接将语谱图作为输入，相比其他以传统语音特征作为输入的语音识别框架相比具有天然的优势。
基于上述挑战，荔枝集团音频团队提出了一种轻量的降噪方案--LizhiAiDenoiser，该方案不仅能处理日常生活中常见的平稳和非平稳噪声，而且能很好地保留语音的音质，同时该AI降噪模型在运行时占用的内存和...数据和增强 训练深度学习降噪模型的数据集是通过混合纯净语音和噪音音频的方式。纯净语音主要使用的是开源数据集，包括英文数据集和中文数据集，英文数据集300小时，中文数据集200小时。...模型目标 语音降噪通常采用有噪声语音的短时傅里叶变换(STFT)，只增强幅度谱，而保持相位谱不变。这样做是因为人们相信，相位谱对语音增强并不重要。然而，最近的研究表明，相位对感知质量很重要。...我们的方法使用深度神经网络来估计在复数域中的理想比值Mask的实部分量和虚部分量，这种方法更好的保留了语音的质量。 同时以更小的模型参数达到了大模型同样的降噪效果。...音质保护示例 结论：在语音的中频部分能看到LizhiAiDenoiser降噪后对语音保留的更好。
一、语音增强发展历史 1987年：Lim和Oppenheim发表语音增强的维纳滤波方法； 1987年：Boll发表谱减法； 1980年：Maulay和Malpass提出软判决噪声一直方法； 1984...年：Ephraim和Malah提出基于最小均方误差短时谱幅度估计的语音增强算法； 随后随着DSP发展，相继出现：最小均方（LMS）自适应滤波语音增强算法、基于短时谱（STS）估计的语音增强法、基于小波变换的语音增强算法...、改进谱减法等。...2.语音信号模型 为了用计算机定量对语音信号进行模拟和处理，建立了语音发声模型 ， 语音增强信号模型 1）语音发声模型 Av和Au分别为浊音和清音的激励幅度 2）语音增强信号模型 表达式为...: y(n)=s(n)+d(n) y(n) 表示带噪语音 s(n) 表示纯净语言 d(n) 表示干扰噪音 三、主要研究方法 1）谱减法 经典的谱减法通过假设噪声时平稳的加性噪声，且语音信号与噪声不相关
对于语音信号处理来说，经过业界几十年的探索，这几种模式的发展都比较成熟，大家已经摸索出了应对这几种通讯模式较为典型的语音算法，例如免提模式下如何降噪，手持模式下可用手机多个麦克风进行降噪等。...当用户使用手持模式拨打电话时主麦靠在嘴边而副麦朝向外界，当外界环境充斥噪声时主麦玉副麦都会收到有效语音与噪声的混合声音，但对比两个麦克风，主麦收到用户的有效语音信号更强而副麦收到外界的噪声更强，使用谱减法将主麦收到的声音减去副麦的噪声...而智能硬件无法使用副麦降噪，如果使用单麦那么我们可借助滤波与噪声估计，用估计出噪声的频谱与此噪声对比，并使用普减法从原始信号中消除噪声频谱。在这里需要强调的是我们的降噪处理最终的接收对象是谁。...如果是给机器则不能破坏原始语音的声学特征，需要把降噪控制在一定的程度内。 Q：远场单通道降噪对于收益率有何影响？...A：两年前我们的小鱼在家产品就使用了单麦克风并实现降噪与语音信号放大、回声抑制、远场增强等一系列功能，提升十分明显。
语音的时序状态的波形可以转化为频谱，语音和语谱图可以一一对应，即能从图像上“看懂”语音。尽管每个人之间说话具有差异性，有不同的口音，但从语谱图上能够反映相似性，所以引入CNN成为可行的方式。 ?...语音谱图本身隐含时间特性，是时间延迟的图像，所以应用于语音谱图的CNN也叫时间延迟的卷积神经网络，它能很好地对信号进行描述学习，也比其他深度神经网络更能捕获到特征的不变性。...将带噪语音输入，输出原干净声音，训练DNN，建立带噪语音与安静语音对数功率谱的映射关系，结果相比传统的子带谱减法、维纳滤波法、logmmse法等更能有效抑制非平稳噪声。 ?...问2：语音控制无人机在噪声环境下如何降噪？ 陶老师：硬件降噪永远是最好的解决方案。...软件降噪有两个思路，一种是采用报告中提到的降噪方法，另外一种是语音识别训练时用融合噪声的数据做训练，这样输入带噪声语音数据能达到相对较好性能，但不如降噪方法。
图3.语音增强降噪算法模型示意图 噪声抑制案例： 户外噪声（自然风噪+鸟叫） 可控力度降噪案例： 处理前 音频分离 音频降噪任务目标是从受到噪声污染的混合语音信号中恢复较为纯净的人声信号，音频分离任务与之相似...基于经典的encoder-decoder框架，采用参数共享策略，在不显著增加模型参数量和计算复杂度的前提下，同时对纯净语音的幅度掩码和归一化复数掩码进行估计，进而从带噪语音信号中同时恢复纯净语音信号的幅度谱和相位谱...修正归一化理想掩码为： 则目标纯净语音的幅度谱和相位谱估计值为： 结合二者，最终得到目标纯净语音的STFT估计值： 最后执行逆短时傅里叶变换操作，便可得到增强信号的时域波形。...另外，它还能让降噪模块能够更专注于语音片段的特征学习，能够在语音片段更好地识别语音特征，提取目标语音成分。...与MPCRN不同的是，本方案对带噪语音的短时余弦变换（SDCT）特征进行建模，由于SDCT是实数谱，所以这种方法避免了相位估计的问题。
相比之下，一般的深度语音降噪算法只能支持单通道 8kHz 带宽输出，音质会大打折扣。...既要模型效果好，又要体积压得小 语音降噪是语音领域一个很重要的研究方向，其历史可以追溯到上世纪 30 年代，从无线电到电话，再到 VOIP 都对语音降噪技术有着强烈的需求。...在损失函数设计方面，团队在实践验证学术界已有的损失函数的基础上，结合降噪问题的主要矛盾点，即降噪量（over-suppress）和语音保留（under-suppress）的平衡及语音信号谐波特征明显的特性...，设计了一种新的损失函数：在加强输出语音信号谐波特性的同时，当输入带噪语音信噪比低时突出降噪效果，当输入带噪语音信噪比高时突出语音保留效果，最终保证算法对于降噪量和语音保留的整体平衡。...注：由于其他产品无法选择降噪量，故快影 20dB 和全降噪提升均为相对于其他产品单一降噪量（大约 12dB）的提升。 幕后技术团队：未来可期 好用的产品离不开靠谱的技术团队。
点击视频，查看直播回放 一、TRAE技术降噪增益揭秘 先简单讲一下VOIP中语音数据实时传输路径图，我们可以看到远端的数据通过网络传过来，我们进行解码、混音、播放给本地听。...对于语音识别前端，常见的都是需要做一些降噪能力稍微弱的非线性处理，不需要把回声处理的很干净。但是对于我们VOIP通话来讲要求就高很多，因为我们并不希望听到对端的回声。...语音降噪（ANS）- 能量最小值跟踪法 噪声跟语音信号不同，降噪过程中其实是通过在频域做一些处理。...对于一些平稳的噪声，比如常见的空调声、电脑风扇声、车内的一些风噪声，它的时间变化比较慢，但是语音是一个多变的信号，正是通过它们两个的不同，我们来判断哪些信号是语音，哪些是降噪，然后把它给去掉。 ...A：其实指纹机制借鉴了音乐检索里面计算一些谱的方式，可以简单理解为它是把谱计算得更细。另外，它选取更长的时间段，比如相比之前查找对齐，它可以做到一个更清晰的对齐。
最近扩散模型逐渐被应用于生成语音时序的任务之中。 然而在语音生成领域，与图像生成不同，传统扩散模型主要基于梯度匹配的训练目标，通常需要数百的去噪迭代，这给样本的快速合成带来阻碍。...该模型在能大幅减少降噪扩散概率模型（DDPM）每步降噪所需时间的同时，仍能生成出与人声难以分辨的高质量语音。...目前行业内一些基于 DDPM 的语音合成质量已能赶上自回归模型，但其生成速度却远低于同为非自回归模型的 Flow 和 GAN 模型。这是由于 DDPM 需要通过迭代几百上千个采样步数来得到有效的降噪。...整体方案思路 在理论方面，定义语音样本为 。...受到[3]启发，研究者使用知识蒸馏预测扩散过程中方差减小的粗粒度梅尔谱图。为了通过减少扩散迭代来应对模型收敛挑战，知识蒸馏减少了目标端的数据方差。
针对这些问题，DFCNN使用大量的卷积层直接对整句语音信号进行建模。首先，在输入端DFCNN直接将语谱图作为输入，相比其他以传统语音特征作为输入的语音识别框架相比具有天然的优势。...科大讯飞针对该问题使用了单麦克及配合麦克风阵列两种硬件环境下的降噪、解混响技术，使得远场、噪声情况下的语音转写也达到了实用门槛。...单麦克降噪、解混响 对采集到的有损失语音，使用混合训练和基于深度回归神经网络降噪解混响结合的方法。...麦克风阵列降噪、解混响 仅仅考虑在语音处理过程中的噪音可以说是治标不治本，如何从源头上解决混响和降噪似乎才是问题的关键。...该方法与上述单麦克降噪和解混响的结合，可以进一步显著的提高带噪、远场语音的识别正确率。 ?
这种可以通过我知道这个噪声之前是什么样的，我把它estimate出来，就通过这样的方式，在之后如果这个噪声一直出现就可以通过很简单的减法的方式把它去掉。...其实方法来说就是一些谱减法、维纳滤波，后来可能有高级一点波差、小波分解，这些方法都万变不离其宗，它会通过静音段estimate它的这样的noise，在以后的过程中就可以通过一些谱减的方法来解决。...这是传统降噪方法的一些缺陷。 像深度学习的方法，判断一个降噪方法的好坏主要是两点： 第一点，对原声人声的保留程度是怎么样的，是不是对语谱的损伤尽量的小。 第二点，把噪声去得尽量的干净。...数据里面一块是语谱的损伤，要准备更充分干净的语料，里面包括不同的语言、性别，以及语料本身可能含有底噪，尽量选择录音棚消音室录的比较纯净的语料。...场景的丰富性刚才也有提到，一些比较成功的，不同语音比如中英文、日文的cover程度以及噪声的类型。在实时互动场景中不可能让每一个人都在同一个场景说同样的话，场景的丰富性也要考虑其中。
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