一种单麦克风的组合感知增益函数语音增强方法与流程

技术特征：

1.一种单麦克风的组合感知增益函数语音增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：利用基于MMSE的无偏噪声功率谱估计得到

S2：利用判决引导方法估计先验信噪比；

S3：根据广义Gamma先验的感知MMSE准则来计算增益函数，

S4：利用增益函数来增强语音

2.根据权利要求1所述的单麦克风的组合感知增益函数语音增强方法，其特征在于，所述步骤S1中在加性噪声模型中，S(k,i)与N(k,i)分别表示第k帧，第i个频谱分量的语音信号与噪声信号。带噪语音信号通过离散傅立叶变换后在频域表示为：X(k,i)＝S(k,i)+N(k,i)，设语音的功率谱密度为且噪声的功率谱密度为则先验信噪比定义与后验信噪比分别定义为与其中，E[·]是期望算子，噪声功率谱采用MMSE估计。

3.根据权利要求2所述的单麦克风的组合感知增益函数语音增强方法，其特征在于，所述步骤S2中使用DD方法估计先验信噪比：

其中，P[·]表示半波整流，之前帧的语音谱估计，β＝0.98。

4.根据权利要求3所述的单麦克风的组合感知增益函数语音增强方法，其特征在于，所述步骤S3中：

在幅频域，利用极坐标来表示X(k,i)＝S(k,i)+N(k,i)，则

Rexp(jθ)＝Aexp(jφ)+Dexp(jψ)。X,S,N的幅度系数分别为为R,A,D。幅频域语音增强的目的就是求得A的估计

语音DFT幅度系数分布采用单边广义Gamma模型进行建模：

其中，Γ(·)表示Gamma函数，τ与v是Gamma分布的形状参数，而β为缩放比例参数，当τ＝1时，β表达式如下：

噪声DFT系数采用高斯模型进行建模：

其中，I0(·)为零阶贝塞尔函数；

感知的加权欧式失真测度为则风险函数取风险函数的最小值，得到则有：当γ＝1时，没有闭式解，则对贝塞尔方程取近似值求解，令Υx(·)为x阶的抛物柱面函数：

1)、低信噪比时，利用I0在w＝0的泰勒级数展开有

2)、高信噪比时，利用I0在值很大时的近似函数有