作者：桂。时间：2017-05-24 10:06:39主要是《Speech enhancement: theory and practice》的读书笔记，全部内容可以点击这里。书中代码：http://pan.baidu.com/s/1hsj4Wlu，提取密码：9dmi 一、谱减的基本原理 A-基本问题基本模型是加性噪声：频域模型：所谓谱减法，可以通过不同的假设进行，一般的：
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》。 链接中的这边博客给我帮助很大，比较详细，matlab源码也可以找到，对于刚入门音频处理的小白来讲，先从这边文献《Enhencement OF Speech Corr
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2023-09-17 09:20:00
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在语音去噪中最常用的方法是谱减法，其基本思想是通过静音段（噪声段）估计语音中的噪声成分，然后将含噪声语音减去估计的噪声就得到了纯净的语音。思考1,：谱减法适用于整个语音中都有稳定的噪声成分。思考2：静音段如何控制是否需要端点检测，还是手动调节？思考3：估计的噪声如何描述（每一帧中的平均能量）。思考4：如何减去噪声？带着这些思考我们开始对谱减法原理上的探索。语音的事件序列为x(n)，加窗分帧处理后可
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2024-04-19 20:35:10
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谱减法一、引言二、简单谱减法 2.1 谱减法使用场景 2.2 简单谱减法基本思想 2.3 简单谱减法数学模型 2.4 简单谱减法结果展示三、经典语音增强方法-过减法 3.1 简单谱减法的缺点 3.2 改进后的谱减法-->过减法 3.2 过减法数学公式 3.3 过减法降噪结果展示四、参考文献 一、引言 谱减法作为语音降噪处理算法中的经典算法，因其运行和处理快，而被广泛应用。
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2023-12-19 23:45:32
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构造方法我们最为熟知的基本的魔法方法就是 __init__ ，我们可以用它来指明一个对象初始化的行为。然而，当我们调用 x = SomeClass() 的时候， __init__ 并不是第一个被调用的方法。事实上，第一个被调用的是 __new__ ，这个 方法才真正地创建了实例。当这个对象的生命周期结束的时候， __del__ 会被调用。让我们近一步理解这三个方法:__new__(cls,[…)_
一、Boll的改进谱减法基本理论1979年，S.F.Boll提出一种改进的谱减法。主要的改进点如下。 （1）在谱减法中使用信号的频谱幅值或功率谱 改进的谱减公式为噪声段的平均谱值为当y=1时，算法相当于用谱幅值做谱减法；当y=2时，算法相当于用功率谱做谱减法。式中，a为过减因子；β为增益补偿因子。 （2）计算平均谱值 在相邻帧之间计算平均值：利用Yi（k）取代Xi（k），可以得到较小的谱估算方差。
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2024-01-15 07:00:34
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噪声的干扰不仅会降低语音通信的质量,而且也会使得那些基于特征参数提取的语音处理系统(如:低速率语音编码、语音识别等)性能下降,而在语音处理系统中采用抑制噪声的语音增强技术就是解决上述问题的有效途径。谱减法的基本思路是：假设在加性噪声与短时平稳的语音信号相互独立的条件下，从带噪语音的功率谱中减去噪声功率谱，得到较为纯净的语音频谱，从而估计出原始语音。设为纯净的原始语音信号，为噪声信号，为带噪语音信号
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2024-05-31 13:19:51
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谱减法语音降噪基本原理谱减算法为最早的语音降噪算法之一，它的提出，基于一个简单的原理：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幅度。这么做的前提是噪声信号是平稳的或者缓慢变化的。得到纯净信号的幅度谱后，可以结合带噪语音相位（近似带替纯净语音相位），从而得到近似的纯净语音，可以这么做的原因是因为语音信号相位不会对语音可懂度造成影响。 按上述所示，如果我们设y(n)
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2024-01-15 20:08:35
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目录0 概要1 自动语音识别1.1 简介1.2 技术原理1.3 数据集2 实现2.1 导入依赖库2.2 加载数据集2.2.1 加载文本标注路径并查看2.2.2 提取文本标注和语音文件路径，保留中文并去掉空格2.3 音频数据的加载、处理和可视化2.4 建立字典2.5 划分数据集2.5.1 划分训练数据和测试数据2.5.2 定义批量化生成函数2.6 模型定义2.7 训练并可视化误差
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2024-10-25 06:57:58
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非参数方法非参数方法不需要从带噪信号中估计模型参数，因此这种方法的应用范围较广。但由于没有利用可能的语言统计信息，故结果一般不是最优化的。这类方法包括自适应噪声抵消法、谱减法等。这里就先介绍普减法，下次有时间再说自适应噪声抵消法普减法概述谱减法是利用噪声的统计平稳性以及加性噪声与语音不相关的特点而提出的一种语音增强方法。这种方法没有使用参考噪声源，但它假设噪声是统计平稳的，即有语音期间噪声幅度谱的
两个谱减法滤波的例子前言示例1（宽带白噪声的滤除）频谱分析谱减法初步处理低通滤波处理数字频率低通滤波器的设计滤波结果示例2(窄带噪声的滤除)频谱分析初步处理结果最终处理结果代码下载链接示例1代码示例2代码后语 前言首先祝大家元宵节快乐，这是在本科的时候《离散信号处理》的一个作业，今天整理硬盘发现了，发上来给大家作为谱减法的入门参考。示例1（宽带白噪声的滤除）频谱分析拿到信号，第一步一般是先观察信
当使用谱减法时，如果带噪语音的幅度谱与估计出来的噪声谱相减出现负值时，说明对噪声的估计出现了过估计问题。对这种现象最简单的处理就是将负值重调为0。以保证非负的幅度谱。但是，这种对负值的非线性处理，会导致信号帧频谱的随机位置上出现小的、独立的峰值。转换到时域后，这些峰值听起来就像帧与帧之间频率随机变化的多频音，这种现象在清音段会更加明显。这种由于半波整流引起的“噪声”被称为“音乐噪声”。
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2023-11-02 00:27:15
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【代码】语音增强-谱减法。
原创
精选
2023-10-01 10:21:42
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# 谱减法降噪 PyTorch 实现
在信号处理和音频工程中，噪声是影响信号质量的主要因素之一。谱减法是一种常用的降噪技术，特别适用于语音信号的处理。本文将介绍谱减法的基本原理，并提供一个基于 PyTorch 的简单实现示例。
## 谱减法的基本原理
谱减法的核心思想是通过分析信号的频谱，从中减去噪声部分，以实现信号增强。该方法主要包括以下步骤：
1. **信号分帧**：将输入信号分成若干
一，小波去噪原理：
信号产生的小波系数含有信号的重要信息，
将信号经小波分解后小波系数较大，噪声的小波系数较小，并且噪声的小波系数要小于信号的小波系数 ，通过选取一个合适的阀值，大于阀值的小波系数被认为是有信号产生的，应予以保留，小于阀值的则认为是噪声产生的，置为零从而达到去噪的目的。
小波阀值去噪的基本问题包括三个方面：小波基的选择，阀值的选择，阀值函数的选择。
(1) 小波基的选择：通常我们
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2023-08-04 17:30:54
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谱减法降噪1： ref the 语音增强-理论与实践语音增强-理论与实践----笔记-谱减法关于谱减法降噪，在噪声为加性噪声的前提下，区分出带噪语音帧与噪声帧，通过带噪语音帧的幅度谱或者功率谱减去估计出来的噪声谱，使用原带噪语音的相位结合减去噪声谱后的估计语音谱，恢复出估计语音即增加后的语音。如下公式中带噪语音=y(n)----Y(w)估计噪声= d(n)-----D(w)期望语音=x(n)---
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2023-12-21 13:55:52
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基础版存在的问题在谱减法去噪基础版中: 我们通过对前几帧的估计得到了噪声的功率谱，在带噪信号与估计噪声进行谱减出现负值时，我们没有进行处理，这是应当改进的地方。对这种现象最简单的处理就是将负值设为0，以保证非负的功率谱。但是对负值的这种处理，会导致信号帧频谱的随机位置上出现小的，独立的峰值。这些峰值听起来就像帧与帧之间频率随机变化的多频音，这种情况在清音段尤其明显，这种由于半波整流引起的“噪声”
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2024-07-16 14:20:55
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clc;clear;close all;winsize=256;%窗长n=
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2022-06-10 00:35:08
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转载请注明出处: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/谱减法模型实际听觉环境中，肯定是含有噪声的，那掺杂有噪声的声音信号中原声音信号和噪声信号是怎样体现的呢？一种普遍被使用的方法是：採集到的声音信号永远都是原信号与噪声信号的叠加，即模型是信号的直接叠加，这就要满足
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2016-03-30 16:38:00
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现在我们看看，怎样利用皮亚诺公理建立自然数的减法运算体系，以及它的python实现。减法的规则：①任何数N减去0仍是自己（N-0 => N）②0减去任何非0的数，都产生错误③如果有了N - pre(M)的结果，我们定义N - M的结果为pre(N - pre(M))python的代码来实现如下（自然数减法nSub）。def nSub(a1, a2):
if isZero(a2):
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2023-06-09 11:04:28
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