语音信号处理 第4版 第6章 语音增强 思考题答案

第六章语音增强思考题答案

1、什么是语音增强抗噪声技术？利用语音增强解决噪声污染的问题，主要是从哪个角度来提高语音处理系统的抗噪声能力的？语音增强抗噪声技术首要目标就是在接收端尽可能从带噪语音信号中提取纯净的语音信号，改善其质量利用语音增强解决噪声污染的问题主要是提升系统信噪比实现

2、混叠在语音信号中的噪声一般可以怎样分类？什么叫加法性噪声和乘法性噪声？什么叫平稳噪声和非平稳噪声？混叠在语音信号中的噪声按类别可分为加性噪声和乘性噪声；按性质可分为平稳噪声和非平稳噪声加性噪声指环境噪声等，而乘性噪声指残响及电器线路干扰等平稳噪声指其统计特性（如均值、方差、自相关函数、功率谱密度等）不随时间变化的噪声，非平稳噪声则相反3＞什么是LomBard现象？它是怎样引起的？LomBard现象对语音处理系统有什么影响？在噪声环境下，说话者的情绪会发生变化，从而引起声带的变化，这就是所谓的LomBard现象这些现象改变了语音信号的自然特性，包括音量、音调和语速等，可能使语音增强分离语音和噪音时出现困难

4、什么是人耳的掩蔽效应？怎样可以把人耳的掩蔽效应应用到语音系统的抗噪声处中？什么叫“鸡尾酒会效应”？人耳的自动分离语音和噪声的能力与什么有关？能否把这种原理应用到语音系统的抗噪声处理中？人耳的掩蔽效应是指一个声音由于另外一个声音的出现而导致该声音能被感知的阈值提高的现象利用掩蔽效应，可以设计算法来识别和增强目标语音信号，同时减少背景噪声的影响“鸡尾酒会效应”是指人耳能够在多声源环境中,自动分离并专注于某一特定声源的能力人类的这种分离语音的能力与人的双耳输入效应有关语音增强中可以利用人耳感知特性来减少运算代价

5、为什么对加性噪声的处理是语音增强抗噪声技术的基础？怎样能够把非加性噪声变换成加性噪声来处理？加性噪声是语音增强抗噪声技术的基础，原因在于加性噪声模型假设语音和噪声是线性相加的关系，这使得我们可以通过各种算法对噪声进行估计和减除,从而恢复出较为清晰的语音信号加性噪声处理算法包括谱减法、维纳滤波、基于统计模型的方法等，这些算法都建立在加性噪声模型的基础上采用同态处理的方法，可以把非加性噪声变换为加性噪声来处理

6、请叙述自适应噪声对消器的工作原理当有语音信号分量泄漏到参考信号中时，应该怎样改进自适应噪声对消器？自适应噪声对消器的工作原理是通过一个自适应算法调整滤波器的系数，使得输出信号尽可能地抵消输入噪声信号自适应噪声对消器通常有两个输入一个是含有噪声的实际信号（主通道），另一个是参考信号（参考通道），参考信号是与噪声相关但与有用信号无关的信号自适应滤波器的目的是调整其系数，使得输出信号（误差信号）尽可能地接近于参考信号中的噪声成分，从而在输出端消除噪声当有语音信号分量泄漏到参考信号中时，可以采用“功率取逆”的对称自适应去相关算法改进自适应噪声对消器、利用减谱法语音增强技术解决噪声污染的问题时，在最后通过IFFT恢复时7域语音信号时，对相位谱信息是怎么处理的？为什么要这样处理用原带噪语音信号的相位谱来代替估计之后的语音信号的相位谱来恢复降噪后的语音时域信号这样处理的原因是人耳对相位的变化不敏感

8、利用减谱法语音增强技术处理非平稳噪声时，应怎样更新噪声功率值？如果减除过度或过少时，将会产生什么后果？利用减谱法语音增强技术处理非平稳噪声时，要对噪声功率进行估计和跟踪,以此更新噪声功率值如果谱减过度，可能会导致语音信号的有用信息被过度抑制，从而引起语音失真或音乐噪声相反，如果谱减过少，则会导致噪声抑制不充分，语音信号中的噪声仍然明显

9、什么是维纳滤波？怎样利用维纳滤波法进行语音增强维纳滤波（WienerFilter）是一种线性滤波器，用于信号处理中，特别是在噪声抑制和信号估计方面它基于最小均方误差（MSE）准则来优化滤波器的系数，以达到在输出端最小化误差信号的功率维纳滤波器可以看作是一种自适应滤波器，它能够根据输入信号利期望信号之间的关系动态调整其系数利用维纳滤波器可实现对噪声的估计和精准滤除，从而达到对语音信号的增强目的

10、在基于DNN的语音增强中，采用何种方法可以抑制DNN训练过程中的过拟合？采用了丢弃法（Dropout）在DNN过程中随机丢掉一部分神经元来减少模型复杂度，从而防止过拟合在每次迭代训练中，以一定概率随机屏蔽每一层中若干神经元，用余下神经元所构成的网络来继续训练在模型训练过程中，丢弃哪些神经元是随机决定的，因此模型不会过度依赖某些神经元，在一定程度上抑制了DNN的过拟合

11、基于RNN的语音增强中的核心模块是什么？该模块可以解决哪些方面的问题？基于RNN的语音增强中的核心模块是自注意力模块该模块解决了三个方面的问题首先，RNN无法进行并行计算，而注意力机制的每一步计算不依赖于上一步的计算结果，因此其可以和CNN一样并行处理；其次，克服了RNN性能随着输入序列长度的增加而出现的性能下降问题；最后，注意力机制可以有效抽取长序列中的重要信息。