[发明专利]基于WSHRRPCA算法的语音增强方法

权利要求书

1.一种基于基于白化短时傅里叶谱哈希重排鲁棒主成分分析WSHRRPCA算法的语音增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)生成白化含噪语音x_w(n)：

(1a)在[1000,1500]的范围内任选一个整数值作为样本点数N，取含噪语音x(n)前N个采样点建立白化滤波器；具体步骤如下：

(1a1)在[30,50]的范围内选择一个整数p作为白化滤波器的阶次，利用含噪语音x(n)前N个采样点建立p阶线性预测器，该线性预测器的传递函数为并使用自相关法求解线性预测器的系数a_i(i＝1,2,…,p)；

(1a2)使用p阶线性预测器建立p阶白化滤波器，该白化滤波器的传递函数为

(1b)利用(1a)得到的白化滤波器对含噪语音x(n)进行白化处理，具体是指：利用(1a)中建立的p阶白化滤波器对含噪语音x(n)进行滤波，得到白化含噪语音x_w(n)；

(2)生成白化含噪语音x_w(n)的时频幅度谱|D_w|和时频相位谱∠D_w：

(2a)在[20,40]毫秒的范围内任选一个值作为每一帧语音信号的时长，并在帧长度×[25％，75％]的范围内选取一个值作为后一帧语音相对于前一帧语音的位移量，将白化含噪语音x_w(n)分为多个短时语音帧；

(2b)在所有的短时语音帧中，按照时间顺序依次选取未处理的一帧短时语音作为当前要处理的帧；

(2c)对当前要处理的短时语音帧做傅里叶变换，得到该帧的傅里叶谱，计算傅里叶谱的幅度和相位，获得傅里叶幅度谱与傅里叶相位谱；

(2d)判断是否已处理完所有的短时语音帧，若是，执行步骤(2e)，否则，返回步骤(2b)；

(2e)将每一帧的傅里叶幅度谱作为一个列向量，按时间顺序排列，构成白化含噪语音的时频幅度谱|D_w|；将每一帧的傅里叶相位谱作为一个列向量，按时间顺序排列，构成白化含噪语音的时频相位谱∠D_w；

(3)生成重排时频幅度谱|D_w|_r：

(3a)在时频幅度谱|D_w|的所有列向量中，按照时间顺序依次选取未处理的一列，作为当前要处理的傅里叶幅度谱；

(3b)利用哈希函数为当前傅里叶幅度谱中的谱元素生成新的排列顺序，并按此顺序重新排列这些谱元素得到重排傅里叶幅度谱；

(3c)判断是否已处理完|D_w|的所有列，若是，执行步骤(3d)，否则，返回步骤(3a)；

(3d)将所有的重排傅里叶幅度谱均作为列向量，按时间顺序排列，构成重排时频幅度谱|D_w|_r；

(4)生成增强时频幅度谱|S_w|：

(4a)在[6,10]的范围内选择一个整数Q，作为估计重排时频幅度谱|D_w|_r中噪声强度所使用的列数，使用|D_w|_r的前Q列重排傅里叶幅度谱估计|D_w|_r中的噪声强度；

(4b)根据(4a)中估计的噪声强度，利用鲁棒主成分分析算法对重排时频幅度谱|D_w|_r进行增强，生成稀疏重排时频幅度谱|S_w|_r；

(4c)根据(3b)中生成的新的排列顺序，恢复|S_w|_r的所有列中傅里叶幅度谱元素的排列顺序，得到增强时频幅度谱|S_w|；

(5)组成增强时频谱S_w：

用增强时频幅度谱|S_w|和时频相位谱∠D_w组成增强时频谱S_w；

(6)重构白化增强语音y_w(n)：

(6a)在增强时频谱S_w的所有列向量中，按照时间顺序依次选取未处理的一列，作为当前要处理的增强傅里叶谱；

(6b)对当前要处理的增强傅里叶谱做逆傅里叶变换得到一帧白化短时增强语音；

(6c)判断是否已处理完S_w的所有列，若是，执行步骤(6d)，否则，返回步骤(6a)；

(6d)使用重叠相加Overlapped Add法，将所有的白化短时增强语音帧重构成完整的白化增强语音y_w(n)；

(7)生成增强语音y(n)：

利用(1a)中得到的白化滤波器对白化增强语音y_w(n)做逆白化处理，得到增强语音y(n)。