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在真实的声学环境中，尤其是户外录音时，语音信号的感知质量和可懂度通常会受到非平稳背景噪声（如风噪）的严重影响。风噪一般是由用户头部、记录设备或其他障碍物周围的湍流气流产生，会严重削弱语音通信的声音质量。（图/Pixabay）
为了消除语音通信中的风噪、减少语音失真，中科院语言声学与内容理解重点实验室的白海钏、葛凤培等人提出了一种应用于实时通信的语音增强方法。相关研究成果发表于学术期刊ChinaCommunications年第9期。
深度神经网络模型可以通过利用特定环境中采音的大量数据，对风噪和语音成分进行有效估计。但是由于3kHz以下低频区域风噪与语音频谱的重叠性，该区域仍然不可避免存在少量残余风噪。在较低信噪比的条件下，残余噪声极易被人耳感知，从而导致增强后语音信号的听觉质量和可懂度明显下降。
基于软听觉噪声掩蔽原理，研究人员提出了一种新的基于深度神经网络的风噪语音增强方法。采用心理声学模型计算语音频谱的听觉掩蔽阈值，并结合软听觉噪声掩蔽原理构建基于频谱加权的语音增强方法。为了适应信号的快速时变特性，语音和噪声频谱均基于深度学习网络进行建模。
客观测试和主观评价结果均表明，与传统的基于深度神经网络的风噪抑制方法相比，这种新的语音增强方法有效地抑制了低频区域中的残余风噪，显著提升了降噪性能。
本研究获得国家自然科学基金(No.,)资助。
参考文献：
BAIHaichuan,GEFengpei,YANYonghong.DNN-basedSpeechEnhancementUsingSoftAudibleNoiseMaskingforWindNoiseReduction.ChinaCommunications(Volume15Issue9,September,Pages-).DOI:10./CC...
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