语音增强之谱减法

语音增强之谱减法

原理介绍

谱减法 (Spectral Subtraction) 是最早出现的语音增强算法之一，由于实现简单且实时性较好，获得了广泛的应用。它假设语音和噪声是加性混合，且噪声是缓慢变化的，通过在静音段估计和更新噪声频谱，从带噪语音谱中减去噪声来增强语音。
设 $y(n)$ 为带噪语音信号，由纯净语音信号 $x(n)$ 和 噪声信号 $d(n)$ 混合形成
$$y(n)=x(n)+d(n)$$
对等式两边做傅里叶变换转换到频域
$$Y(\omega )=X(\omega )+D(\omega )$$
$Y(\omega )$也可以表示成极坐标形式
$$Y(\omega )=|Y(\omega )|e^{j{\varphi }_y(\omega )}$$
其中$|Y(\omega )|$为幅度谱，${\varphi }_y(\omega )$为相位谱，$D(\omega )$也可以表示成 $D(\omega )=|D(\omega )|e^{j{\varphi }_d(\omega )}$，谱减法是在幅度谱上进行的，$|D(\omega )|$无法获得，但是可以用静音段（无语音活动的片段）的平均频谱进行估计和更新，由于相位对于语音的可懂度和质量影响较小，所以用带噪相位${\varphi }_y(\omega )$来代替，纯净语音谱的估计为
$$\hat{X}(\omega )=(|Y(\omega )|-|\hat{D}(\omega )|)e^{j{\varphi }_y(\omega )}$$
对估计结果做傅里叶逆变换即可得到增强后的语音。上述的$|Y(\omega )|-|\hat{D}(\omega )|$过程可能会产生负的幅度值，这显然是有问题的，早期的做法是通过半波整流将负值直接置零
$$|\hat{X}(\omega )|=\{\begin{array}{ll}|Y(\omega )|-|\hat{D}(\omega )|& \text{ if }|Y(\omega )|>|\hat{D}(\omega )|\\ 0& \text{ else }\end{array}$$
谱减法可以拓展到功率谱，假定$d(n)$为零均值，且$d(n)$和$x(n)$不相关，由幅度谱减公式两边平方，去掉交叉项后得到
$$|\hat{X}(\omega ){|}^2=|Y(\omega ){|}^2-|\hat{D}(\omega ){|}^2$$
$|\hat{X}(\omega ){|}^2$也可能出现负值，可用前述的半波整流方法处理，上式也可以写成：
$$|\hat{X}(\omega ){|}^2=H^2(\omega )|Y(\omega ){|}^2$$
其中
$$H(\omega )=\sqrt{1-\frac{|\hat{D}(\omega ){|}^2}{|Y(\omega ){|}^2}}$$
$H(\omega )$为增益函数或抑制函数，取值范围为$0\le H(\omega )\le 1$。
综上，谱减法更通用的形式可定义为
$$|\hat{X}(\omega ){|}^p=|Y(\omega ){|}^p-|\hat{D}(\omega ){|}^p$$

缺点和改进

谱减法最显著的缺点是会引入“音乐噪声”，由于谱减过程中可能出现负的幅度值，半波整流是一种直接的解决办法，但是这种非线性处理会导致频谱随机频率位置上出现小的、独立的峰值，在时域中表现为明显的多频颤音，也称为“音乐噪声”。如果处理不当，在某些语音段，“音乐噪声”的影响甚至比干扰噪声更为明显。造成“音乐噪声”的常见原因有：

1. 对谱减过程中负值的非线性处理。
2. 噪声谱估计不匹配。静音段的平均噪声谱可能与实际语音段的噪声分量有着较大差别，相减后会有残留的孤立噪声段。
3. 谱估计方法的误差。例如周期图等有偏功率谱估计方法带来的偏差。
4. 抑制函数有较大的可变性。

为了减小音乐噪声，学者们提出了一系列的改进方法，感兴趣的读者可以自行了解。这里介绍Boll使用的方法，相比直接置零，该方法设置了一个谱值下限。在噪声估计阶段，计算一个最大噪声帧，如果谱减后某时频点的值小于最大噪声帧的对应频点值，则将其替换为相邻帧的最小值。具体可表示为：
$$|\widehat{X_i}(\omega )|=\{\begin{array}{ll}|Y_i(\omega )|-|\hat{D}(\omega )|& \text{ if }|Y_i(\omega )|-|\hat{D}(\omega )|>max|\hat{D}(\omega )|\\ \underset{j=i-1,i,i+1}{\min }|\widehat{X_i}(\omega )|& \text{ else }\end{array}$$
其中$|\widehat{X_i}(\omega )|$表示第i帧估计得到的增强谱，该方法的思想在于检测到当前帧能量较低时，则保持语音信息，因此可以减小音乐噪声。但由于需要用到下一帧的信息，该方法的实时性会降低。

代码实现

这里给出Boll改进方法的matlab仿真代码。数据采样率为8kHz，噪声类型为白噪声，输入信噪比5dB。

addpath('./STFT')
clc
clear all
close all

[x,fs]=audioread('s2.wav');          %读取纯净语音信号
[d,fs]=audioread('white.wav');       %读取噪声信号
x=x(1:fs*10);
d=d(1:fs*10);
nfft=256;
stepsize=0.5;
snr=5;

d=sqrt(norm(x)^2/(10^(snr/10)*norm(d)^2))*d; %考虑信噪比
y=[zeros(fs*1,1);x(1:fs*9)]+d(1:fs*10);  %生成带噪信号，前1s 为纯噪声段

Y=stft(y,nfft,stepsize*nfft,1);%带噪信号的时频谱
Ya=abs(Y);%幅度谱
Yp=angle(Y);%相位谱
Xa=zeros(size(Ya));

%带噪语音谱平滑
Ys=Ya;
for i=2:(size(Ya,2)-1)
    Ys(:,i)=(Ya(:,i-1)+Ya(:,i)+Ya(:,i+1))/3;
end

N=mean(Ya(:,1:10),2); %噪声谱初始化 使用前0.32s的纯噪声段
N_max=zeros(size(N));  %最大噪声残留初始化
alpha=0.9;%噪声谱更新 平滑系数
beta=0.03;

%静音段噪声谱估计和更新
for i=1:floor(fs/256)
    N=alpha*N+(1-alpha)*Ya(:,i);
    N_max=max(N_max,Ya(:,i)-N);
    Xa(:,i)=beta*Ya(:,i);
end

%带噪语音段降噪
for i=(floor(fs/256)+1):size(Y,2)-1
     X1=Ys(:,i)-N;  %语音谱的初始估计    
	 for j =1:length(X1)
	     if X1(j)

仿真结果

由图中可以看出纯净语音的时域波形有明显的谐波细节，语谱图的能量主要集中在低频；添加噪声污染后，语音的波形细节被淹没，语谱图时频点也变得模糊；经过谱减法增强后，波形得到了明显的恢复，语谱图的噪声点被抑制，同时低频特征得到了保留，不过中高频的一些本属于语音的时频点也有不同程度的削减，也就是常说的语音失真。如何最大程度的抑制噪声，同时减小失真，是语音增强的一大难点，也是学者们不断研究的方向。

参考文献

[1] Philipos C.Loizou. 语音增强:理论与实践:theory and practice[M]. 电子科技大学出版社, 2012.
[2] Boll S. Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction[J]. IEEE Transactions on acoustics, speech, and signal processing, 1979, 27(2): 113-120