基于自适应语音增强的算法研究与MATLAB仿真(9)

只适应滤波算法

因此，语音增强技术在实际中有重要价值。

1.2语音增强的研究历史

语音增强方法的研究始于20世纪70年代中期。随着数字信号处理理论的成熟，语音增强发展成为语音处理领域的一个重要分支。1978年，Lim和Oppenheim提出了语音增强的维纳滤波方法。1979年，Boll提出了谱相减方法来抑制噪声。1980年，Maulay和Malpass提出了软判决噪声抑制方法。1984年，Ephraim和Malah提出基于MMSE短时谱幅度估计的语音增强方法。1987年，Paliwal把卡尔曼滤波引入到语音增强领域。在近30年的研究中，各种语音增强的方法不断被提出，它奠定了语音增强理论的基础并使之逐渐走向成熟。

语音增强不但与语音信号处理理论有关，而且涉及到人的听觉感知和语音学。噪声来源众多，随应用场合而异，它们的特性也各不相同。即使在实验室仿真条件下，也难以找到一种通用的语音增强算法去适用各种噪声环境。所以必须针对不同的噪声，采取不同的语音增强对策。

1.3本课题的研究内容

本课题研究的主要内容是基于LMS的自适应语音增强算法、经典语音增强减谱算法、改进形式的语音增强减谱算法、噪声残差的语音增强减谱算法对语音信号进行增强，并应用MATLAB仿真软件对研究的内容进行分析、讨论和验证。