專利名稱：：一種消除語音信號中的環(huán)境噪聲的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及一種消除噪聲的方法，尤其是一種消除語音信號中的環(huán)境噪聲的方法。
背景技術(shù)：
：噪聲(Noise)為一種干擾及妨礙人們正常工作、學(xué)習(xí)及休息的聲音。信號在傳輸過程中，多少都會(huì)受到一些不需要的額外能量(即為噪聲)的干擾，噪聲的干擾，通常都會(huì)造成信號的失真，其來源通常來自系統(tǒng)外部或內(nèi)部。就外部噪聲來源而言，人為噪聲是語音辨識中影響最大的噪聲，人為產(chǎn)生的噪聲來源如汽、機(jī)車、飛機(jī)的點(diǎn)火系統(tǒng)、電動(dòng)機(jī)、交換式設(shè)備，高壓電纜線及利用電弧放電的熒光燈等，此種噪聲干擾范圍介于0至600MHz。內(nèi)部噪聲來源甚多，其一是所謂的熱噪聲(ThermalNoise或WhiteNoise)。此種噪聲的來源來自電阻性組件內(nèi)部電子移動(dòng)隨機(jī)所生的，其強(qiáng)度與電阻的環(huán)境絕對溫度成正比。對于語音辨識系統(tǒng)而言，計(jì)算機(jī)主機(jī)的內(nèi)部組件運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)所產(chǎn)生的聲音，例如風(fēng)扇，為干擾語音辨識準(zhǔn)確性的主要影響因素。目前利用預(yù)估包含環(huán)境噪聲的語音信號的信噪比以調(diào)整噪聲強(qiáng)度因子，且在一特定音框內(nèi)，設(shè)定強(qiáng)度因子為固定不變；此設(shè)定是假設(shè)噪聲對于語音信號的整個(gè)頻譜的影響是為一致。然而，現(xiàn)實(shí)生活中的噪聲多為色(color)噪聲，色噪聲對語音信號整個(gè)頻譜的影響不具有一致性，語音信號某些頻段受到噪聲影響比別的頻段要大得多，故大大降低了信號辨識的準(zhǔn)確性。有鑒于現(xiàn)有技術(shù)存在的技術(shù)問題，為了能夠兼顧解決之，本發(fā)明人基于多年研究開發(fā)與諸多實(shí)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，提出一種消除語音信號中的環(huán)境噪聲的法，以作為改善上述缺點(diǎn)的現(xiàn)方式與依據(jù)。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的就是提供一種消除語音信號中的環(huán)境噪聲的方法，以提高語音辨識系統(tǒng)對于不同環(huán)境噪音的適應(yīng)性，提高信號辨識的準(zhǔn)確性。本發(fā)明的技術(shù)解決方案是本發(fā)明是一種消除語音信號中的環(huán)境噪聲的方法，其中，語音信號包含一環(huán)境噪聲及一純語音信號，其特殊之處在于該方法包含下列步驟1)在語音信號中設(shè)定一音框；2)偵測該音框的上限頻率值F及信噪比SNR;3)分別根據(jù)該上限頻率值F及信噪比SNR以決定對應(yīng)該音框的第一調(diào)整參數(shù)a及第二調(diào)整參數(shù)P;4)利用第一調(diào)整參數(shù)ot及第二調(diào)整參數(shù)(3與預(yù)設(shè)的噪聲強(qiáng)度因子M進(jìn)行運(yùn)算，以產(chǎn)生一修正的噪聲強(qiáng)度因子M，，噪聲強(qiáng)度因子M^Mxaxp;5)使用頻譜減法及已修正的噪聲強(qiáng)度因子M'利用能量譜公式進(jìn)行運(yùn)算以從語音信號中消除環(huán)境噪聲。上述步驟3)中第一調(diào)整參數(shù)a是根據(jù)音框的上限頻率值而設(shè)定，第二調(diào)整參數(shù)卩是依據(jù)此音框的信噪比而設(shè)定。上述步驟3)中所述第一調(diào)整參數(shù)a及第二調(diào)整參數(shù)(3的設(shè)定值分別由下述二式表達(dá)式一a=1.5，F(xiàn)i^lkHz;或01=0.5，F(xiàn)i〉lkHz;式二p=1.6，SNRi〈2db;或(3=1.0，2db^SNRi<8db;或p=0.5，8db^SNRi〈13db;(3=0.3，SNRi^l3db;其中，F(xiàn)i表示第i音框的上限頻率值，SNRi表示第i音框的信噪比。上述步驟5)中能量譜公式如下如果Ni(f)xM，>Oi(f)，則更新M(f)，=Ni(f)xL+(l-L)xOi(f)，且Si(f)=0，0^L^1(0<L<1);從而得到更新后的該環(huán)境噪聲的頻譜振幅Ni(f)';如果Ni(f)xM，^Oi(f)，則Ni(f)保持不變，且Si(f)=Oi(f)-Ni(f)xM，，M，=Mxa,即該純語音信號的頻譜振幅等于該語音頻譜振幅減去該已修正的噪聲強(qiáng)度因子與該環(huán)境噪聲的頻譜振幅相乘后的值；其中，其中，Oi(f)為語音信號在第i個(gè)音框中的頻譜振幅，Si(f)為5純語音信號在第i個(gè)音框中的頻譜振幅；Ni(f)為環(huán)境噪聲在第i個(gè)音框中的頻譜振幅；L為平滑因子。該方法適用于嵌入式平臺的語音辨識系統(tǒng)。上述嵌入式平臺是個(gè)人移動(dòng)數(shù)字助理機(jī)、手機(jī)、手提電腦或電子辭典。本發(fā)明的消除語音信號中的環(huán)境噪聲的方法根據(jù)不同環(huán)境背景噪聲的特性，利用第一調(diào)整參數(shù)及第二調(diào)整參數(shù)來調(diào)整一能量譜公式的預(yù)設(shè)噪聲強(qiáng)度因子，以產(chǎn)生一修正噪聲強(qiáng)度因子，再將此修正的噪聲強(qiáng)度因子代回此能量譜公式以消除環(huán)境噪聲，可以有效的消除噪聲干擾，提高語音辨識系統(tǒng)對于不同環(huán)境噪音的適應(yīng)性、提高信號辨識的準(zhǔn)確性，尤其在低信噪比時(shí)更能有效抵抗背景環(huán)境噪聲的干擾。圖1是本發(fā)明的方法流程示意圖2A為計(jì)算機(jī)主機(jī)運(yùn)作產(chǎn)生的噪聲頻譜-時(shí)間圖2B為汽車行駛所產(chǎn)生的噪聲頻譜-時(shí)間圖2C為街道上所錄制的噪聲頻譜-時(shí)間圖2D為餐廳中所錄制的噪聲頻譜-時(shí)間圖2E為展覽會(huì)廠所錄制的噪聲頻譜-時(shí)間圖2F為工廠中所錄制的噪聲頻譜-時(shí)間圖2G為人類聲音的噪聲頻譜-時(shí)間圖2H為飛機(jī)上錄制的噪聲頻譜-時(shí)間圖21為地下鐵中錄制的噪聲頻譜-時(shí)間圖2J為火車上錄制的噪聲頻譜-時(shí)間圖。具體實(shí)施例方式參見圖1，其為本發(fā)明的消除語音信號中的環(huán)境噪聲的方法的步驟流程圖。本發(fā)明所述的語音信號包含一環(huán)境噪聲及一純語音信號，該方法包含下列步驟:步驟S10:首先在語音信號中設(shè)定一音框；步驟Sll:偵測音框內(nèi)的上限頻率值及信噪比(SNR);步驟S12:分別根據(jù)上限頻率值及信噪比以決定對應(yīng)此音框的一第一調(diào)整參數(shù)及一第二調(diào)整參數(shù)；因?yàn)橐话阕匀唤绲脑肼?汽車、街道及人聲等)，功率頻譜往往從低到高頻遞減，而其能量往往分布于整個(gè)頻譜范圍，而語音信號的能量則大部分集中在低頻段。因此在低頻處可采用相對較大的第一調(diào)整參數(shù)以去除噪聲，如此可有較好地相對突出語音功率頻譜，例如可以lkHZ作為一門坎，當(dāng)音框的上限頻率小于lkHZ時(shí)，則第一調(diào)整參數(shù)設(shè)定為1.5，當(dāng)音框的上限頻率大于lkHZ時(shí)，則第一調(diào)整參數(shù)設(shè)定為0.5。此外，音框的信噪比值較低時(shí)，表示噪聲成份較多，所以需要采用相對較大的第二調(diào)整參數(shù)以得到較大的已修正的噪聲強(qiáng)度因子，反之，音框的信噪比值較高時(shí)，表示語音成份較多，可采用相對較小的第二調(diào)整參數(shù)以求得較小的已修正的噪聲強(qiáng)度因子。例如，當(dāng)信噪比小于2分貝(db)時(shí)，則第二調(diào)整參數(shù)即設(shè)定為1.6，信噪比大于等于2分貝且小于8分貝時(shí)，則第二調(diào)整參數(shù)即設(shè)定為1，信噪比大于等于8分貝且小于13分貝時(shí)，則第二調(diào)整參數(shù)即設(shè)定為0.5，信噪比大于等于13分貝時(shí)，則第二調(diào)整參數(shù)即設(shè)定為0.3。其中，所述上限頻率值范圍與第一調(diào)整參數(shù)的對應(yīng)關(guān)系，及信噪比范圍與第二調(diào)整參數(shù)的對應(yīng)關(guān)系可記錄在一查詢表中，于步驟S12執(zhí)行時(shí)使用；上述上限頻率值范圍與第一調(diào)整參數(shù)的對應(yīng)關(guān)系如式一a=1.5，F(xiàn)iSlkHz;或01=0.5，F(xiàn)i〉lkHz;所述信噪比范圍與第二調(diào)整參數(shù)的對應(yīng)關(guān)系如式二卩=1.6，SNRi<2db;或卩=1.0，2db^SNRi<8db;或(3=0.5，8db^SNRi<13db;或(3=0.3,SNRi^l3db;其中，F(xiàn)i表示第i音框的上限頻率值，SNRi表示第i音框的信噪比，(x表示第一調(diào)整參數(shù)，(3表示第二調(diào)整參數(shù)。決定第一調(diào)整參數(shù)及第二調(diào)整參數(shù)后，在步驟S13便利用此第一調(diào)整參數(shù)及此第二調(diào)整參數(shù)與一預(yù)設(shè)噪聲強(qiáng)度因子進(jìn)行權(quán)值運(yùn)算，以產(chǎn)生一修正的噪聲強(qiáng)度因子。最后，步驟S14使用一頻譜減法及此已修正的噪聲強(qiáng)度因子進(jìn)行運(yùn)算，進(jìn)而從語音信號中消除該環(huán)境噪聲，在此，頻譜減法是利用一能量譜公式消除該環(huán)境噪聲。由于頻譜減法為此
技術(shù)領(lǐng)域：
者所熟知的，在此不再贅述，以下僅大略描述能量譜公式中與已修正的噪聲強(qiáng)度因子的運(yùn)算關(guān)系ifNi(f)xM，〉Oi(f)，則更新Ni(f)=Ni(f)xL+(l-L)xOi(f)，且Si(f)=0，O^L^l(0<L<1);ifNi(f)xM,^Oi(f)貝UNi(f)保持不變，且Si(f)=Oi(f)誦Ni(f)xM，，M，=Mxax(3;其中，Oi(f)為語音信號在第i個(gè)音框中的頻譜振幅，Si(f)為純語音信號在第i個(gè)音框中的頻譜振幅；Ni(f)為環(huán)境噪聲在第i個(gè)音框中的頻譜振幅；L為平滑因子，其值介于0~1;M為預(yù)設(shè)的噪聲強(qiáng)度因子。M'值為已修正的噪聲強(qiáng)度因子，a為第一調(diào)整參數(shù)，(3為第二調(diào)整參數(shù)。a是根據(jù)第i個(gè)音框的上限頻率值而設(shè)定，P是依據(jù)第i個(gè)音框的信噪比而設(shè)定。由上述方程式可知，環(huán)境噪聲的頻譜振幅與已修正的噪聲強(qiáng)度因子進(jìn)行運(yùn)算后，如運(yùn)算結(jié)果大于語音信號的頻譜振幅，則該語音信號的頻譜振幅等于零；當(dāng)純語音信號的頻譜振幅等于零時(shí)，則將1減去一平滑因子L后，再與語音信號的頻譜振幅進(jìn)行運(yùn)算，其所得的值再與環(huán)境噪聲的頻譜振幅與平滑因子相乘后的值相加，即可得到更新后的環(huán)境噪聲的頻譜振幅。另一方面，若環(huán)境噪聲的頻譜振幅與已修正的噪聲強(qiáng)度因子進(jìn)行運(yùn)算結(jié)果小于語音信號的頻譜振幅時(shí)，則純語音信號的頻譜振幅等于語音頻譜振幅減去噪聲強(qiáng)度因子與環(huán)境噪聲的頻譜振幅相乘后的值，在此，則不需更新環(huán)境噪聲的頻譜振幅。本發(fā)明的消除環(huán)境噪聲的方法應(yīng)用于一嵌入式平臺的語音辨識系統(tǒng)，此嵌入式平臺可以為一個(gè)人移動(dòng)數(shù)字助理機(jī)、手機(jī)、手提電腦及電子辭典等。請注意，音框的取樣大小及音框的設(shè)定位置是依據(jù)環(huán)境變化或使用時(shí)機(jī)不同而有所調(diào)整，并非定制，故在此不詳加敘述。本發(fā)明的技術(shù)特征在于可依據(jù)不同環(huán)境背景噪聲的特性，利用第一調(diào)整參數(shù)及第二調(diào)整參數(shù)來調(diào)整一能量譜公式的預(yù)設(shè)噪聲強(qiáng)度因子，以產(chǎn)生一修正噪聲強(qiáng)度因子，再將此修正的噪聲強(qiáng)度因子代回此能量譜公式以消除環(huán)境噪聲，其中，第一調(diào)整參數(shù)是根據(jù)一音框的上限頻率值而設(shè)定，第二調(diào)整參數(shù)是依據(jù)此音框的信噪比而設(shè)定。從而加強(qiáng)語音辨識不同環(huán)境噪音的適應(yīng)性，進(jìn)一步提高辨識率。a及(3的設(shè)定值可由下述二式以具體表達(dá)-式一-a=1.5，F(xiàn)i綠Hz;a=0.5,Fi>lkHz;式二(3=1.6，SNRi〈2db;(3=1.0，2db^SNRi〈8db;(3=0.5，8db^SNRi〈13db;P=0.3，SNRi^l3db。其中，F(xiàn)i表示第i音框的上限頻率值，SNRi表示第i音框的信噪比。由上述設(shè)定值可知，在低頻段處去除環(huán)境噪聲時(shí)采用相對較大的噪聲強(qiáng)度因子，例如a=1.5，從而可相對突出語音的功率譜。另一方面，信噪比較低的音框，表示噪聲成份較多，則采用相對較大的噪聲強(qiáng)度因子，例如(3=1.6,信噪比較高的音框，表示語音成份較多，則采用相對較小的噪聲強(qiáng)度因子，例如|3=0.3。請參見圖2A至圖2K，其為多種不同環(huán)境噪聲10的頻譜-時(shí)間圖。圖2A為計(jì)算機(jī)主機(jī)運(yùn)作產(chǎn)生的噪聲頻譜-時(shí)間圖；圖2B為汽車行駛所產(chǎn)生的噪聲頻譜-時(shí)間圖；圖2C為街道上所錄制的噪聲頻譜-時(shí)間圖；圖2D為餐廳中所錄制的噪聲頻譜-時(shí)間圖；圖2E為展覽會(huì)廠所錄制的噪聲頻譜-時(shí)間圖；圖2F為工廠中所錄制的噪聲頻譜-時(shí)間圖；圖2G為人類聲音的噪聲頻譜-時(shí)間圖；圖2H為飛機(jī)上錄制的噪聲頻譜-時(shí)間圖；圖2I為地下鐵中錄制的噪聲頻譜-時(shí)間圖；圖2J為火車上錄制的噪聲頻譜-時(shí)間圖。上述十個(gè)圖的橫軸及縱軸分別代表時(shí)間及頻率，灰階較淡的部分代表較強(qiáng)的能量，由這些圖可較容易看出噪聲的穩(wěn)定度及頻率分布情況，如計(jì)算機(jī)主機(jī)噪聲、汽車噪聲、街道噪聲、地下鐵噪聲及火車噪聲中，平均頻譜在低頻處能量最高，隨著頻率增加能量逐漸減少。而人聲噪聲、工廠噪聲及餐廳噪聲頻譜特性大致跟上述五種類似，但高頻及低頻能量的差距不比上述五種噪聲明顯。飛機(jī)噪聲頻譜除了在低頻處能量較高外，另外在2500Hz3000Hz頻段也有明顯峰值，展覽會(huì)場噪聲頻譜則從100Hz左右才開始隨著頻率增加能量逐漸減少。針對本案錄制的純語音信號加入上述十種噪聲，其參雜程度分別為5db、10db、15db及20db，且本案的參數(shù)設(shè)定如下(已作定點(diǎn)化處理)SNRi=5db時(shí)，L=96，M=20;SNRi=10db時(shí)，L=96，M=15;SNRi=15db時(shí)，L=96，M=ll;SNRi=20db時(shí)，L=96，M=8;a=15，F(xiàn)i巨lkHz;oc=5，F(xiàn)i>lkHz;—16，SNRi<2db;p=10，2db^SNRi<8db;(3=5，8db^SNRi<13db;(3=3，SNRi^l3db。依據(jù)本發(fā)明的消除環(huán)境噪聲的方法，其所求得的數(shù)據(jù)與現(xiàn)有技術(shù)方法相比較如表一至表十表一加入計(jì)算機(jī)主機(jī)噪聲SNR現(xiàn)有技術(shù)本發(fā)明clean95.7%95.7%99.3%99.3%20db95.7%95.3%99.0%99.3%15db91.0%93.7%98.7%99.3%10db86.3%90.0%96.0%98.3%5db70.7%80.3%90.0%94.3%表二加入汽車噪聲SNR現(xiàn)有技術(shù)本發(fā)明clean95.7%95.7%99.30/q99.3%20db93.7%94.3%99.3o/Q993%15db91.3%93.3%98.0o/099.0%10db85.0%89.0%相對改善0%0%-0.4%0.3%3.0%0.6%4.3%2.4%13.6%4.7%相對改善0%0%0.6%0%2.2%1.0%4.7%<table>tableseeoriginaldocumentpage11</column></row><table>cle肌95.7%95.7%0%99.3%99.3%0%20db94.3%95.0%0.7%99.3%99.3%0%15db89.7%93.3%4.0%97.3%99.3%2.1%10db79.0%84.3%6.7%94.3%97.7%3.6%5db52.7%62.7%19.0%75.0%86.3%15.1%表六加入地下鐵噪聲SNR現(xiàn)有技術(shù)本發(fā)明相對改善clean95.7%95.7%0%99.3%99.3%0%20db92.3%92.7%0.4%97.7%97.7%0%15db87.7%90.0%2.6%95.7%96.3%0.6%10db85.7%87.3%1.9%94.7%94.3%-0.4%5db77.3%83.7%8.3%89.3%92.0%3.0%表七加入火車噪聲SNR現(xiàn)有技術(shù)本發(fā)明相對改毫clean95.7%95.7%0%99.3%99.3%0%20db94.3%94.0%-0.3%99.3%99.3%0%15db92.0%92.3%0.3%98.3%10db91.70/098.7%5db80.7%94.7%表八加入工廠噪聲SNR現(xiàn)有技術(shù)clean95.7%99.3%20db93.3%99.3%15db87.3%98.3%10db74.30/091.0%5db44.70/068.3%表九加入餐廳噪聲SNR現(xiàn)有技術(shù)clean95.7%99.3%20db91.7%99,0%15db78.3%95.0%10db59.3%81.0%5db28.7%53.0%99.0%92.0%98.0%87.3%97.7%本發(fā)明95.7%99.3%94.0%99.3%93.7%98.7%81.7%97.3%58.0%79.7%本發(fā)明95.7%99.3%93.7%98.7%86.3%98.0%70.7%88.3%42.3%68.0%0.7%0.3%-0.7%8.2%3.2%相對改善0%0%0.8%0%7.3%0.4%10.0%6.9%29.8%16.7%相對改善0%0%2.2%-0.3%10.2%3.2%19.2%9.0%47.4%28.3%13表十:加入展覽會(huì)場噪聲SNR現(xiàn)有技術(shù)本發(fā)明相對改善clean95.7%95.7%0%99.3%99.3%0%20db88.7%88.7%0%98.7%98.7%0%15db79.3%82.7%4.3%93.3%95.3%2.1%10db63.3%73.3%15.8%85.7%89.3%4.2%5db33.7%48.0%42.4%62.0%76.3%23.1%本方法先行偵測特定音框的上限頻率值及其信噪比，并依據(jù)偵測結(jié)果調(diào)整預(yù)設(shè)的噪聲強(qiáng)度因子，再將已修正的噪聲強(qiáng)度因子代回能量譜公式以消除語音信號的環(huán)境噪聲。經(jīng)由上述實(shí)施結(jié)果，印證了本發(fā)明所提出的消除環(huán)境噪聲的方法在適應(yīng)于一般自然環(huán)境噪聲時(shí)，其效能較現(xiàn)有技術(shù)方法為佳，尤其在低信噪比時(shí)更能有效抵抗背景環(huán)境噪聲的干擾。消除環(huán)境噪聲的方法應(yīng)用于一嵌入式平臺之語音辨識系統(tǒng)，提供如語音導(dǎo)航等功能，且此嵌入式平臺可為一個(gè)人行動(dòng)數(shù)位助理機(jī)、手機(jī)、手提電腦及電子辭典等。加入環(huán)境噪聲時(shí)，本發(fā)明是以純語音信號長度為基準(zhǔn)，依序選擇環(huán)境噪聲與純語音信號相同長度作相加的動(dòng)作，當(dāng)所選擇的環(huán)境噪聲長度若不足純語音信號相同長度時(shí)，是從頭循環(huán)依序與純語音信號相同長度作相加的動(dòng)作。請注意，音框的取樣大小及音框的設(shè)定位置是依據(jù)環(huán)境變化或使用時(shí)機(jī)不同而有所調(diào)整，并非定制，故在此不詳加敘述。以上所述僅為舉例性，而非為限制性的，任何未脫離本發(fā)明的精祌與范疇，而對其進(jìn)行的等效修改或變更，均應(yīng)包含于本發(fā)明的范圍中。權(quán)利要求1、一種消除語音信號中的環(huán)境噪聲的方法，其中，語音信號包含一環(huán)境噪聲及一純語音信號，其特征在于該方法包含下列步驟1)在語音信號中設(shè)定一音框；2)偵測該音框的上限頻率值F及信噪比SNR；3)分別根據(jù)該上限頻率值F及信噪比SNR以決定對應(yīng)該音框的第一調(diào)整參數(shù)α及第二調(diào)整參數(shù)β；4)利用第一調(diào)整參數(shù)α及第二調(diào)整參數(shù)β與預(yù)設(shè)的噪聲強(qiáng)度因子M進(jìn)行運(yùn)算，以產(chǎn)生一修正的噪聲強(qiáng)度因子M’，噪聲強(qiáng)度因子M’＝M×α×β；5)使用頻譜減法及已修正的噪聲強(qiáng)度因子M’利用能量譜公式進(jìn)行運(yùn)算以從語音信號中消除環(huán)境噪聲。2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的消除語音信號中的環(huán)境噪聲的方法，其特征在于所述步驟3)中第一調(diào)整參數(shù)a是根據(jù)音框的上限頻率值而設(shè)定，第二調(diào)整參數(shù)P是依據(jù)此音框的信噪比而設(shè)定。3、根據(jù)權(quán)利要求2所述的消除語音信號中的環(huán)境噪聲的方法，其特征在于所述步驟3)中所述第一調(diào)整參數(shù)a及第二調(diào)整參數(shù)P的設(shè)定值分別由下述二式表達(dá)式一a=1.5，F(xiàn)i^lkHz;或a:0.5，F(xiàn)i〉lkHz;式二(3=1.6，SNRi〈2db;或(3=1.0，2db^SNRi<8db;或|3=0.5，8db^SNRi〈13db;p=0.3，SNRi^l3db;其中，F(xiàn)i表示第i音框的上限頻率值，SNRi表示第i音框的信噪比。4、根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的消除語音信號中的環(huán)境噪聲的方法，其特征在于所述步驟5)中能量譜公式如下如果Ni(f)xM，>Oi(f)，則更新Ni(f)，=NKf)xL+(l-L)xOi(f)，且Si(f)=0，0^L^1(0<L<1);從而得到更新后的該環(huán)境噪聲的頻譜振幅Ni(f)';如果Ni(f)xM，SOi(f)，則Ni(f)保持不變，且Si(f)=Oi(f)-Ni(f)xM,，M，=Mxax(3;即該純語音信號的頻譜振幅等于該語音頻譜振幅減去該已修正的噪聲強(qiáng)度因子與該環(huán)境噪聲的頻譜振幅相乘后的值；其中，其中，Oi(f)為語音信號在第i個(gè)音框中的頻譜振幅，Si(f)為純語音信號在第i個(gè)音框中的頻譜振幅；Ni(f)為環(huán)境噪聲在第i個(gè)音框中的頻譜振幅；L為平滑因子。5、根據(jù)權(quán)利要求1所述的消除語音信號中的環(huán)境噪聲的方法，其特征在于該方法適用于嵌入式平臺的語音辨識系統(tǒng)。6、根據(jù)權(quán)利要求5所述的消除語音信號中的環(huán)境噪聲的方法，其特征在于所述嵌入式平臺是個(gè)人移動(dòng)數(shù)字助理機(jī)、手機(jī)、手提電腦或電子辭典。全文摘要本發(fā)明涉及一種消除語音信號中的環(huán)境噪聲的方法，該方法包含下列步驟1)在語音信號中設(shè)定一音框；2)偵測該音框的上限頻率值F及信噪比SNR；3)分別根據(jù)該上限頻率值F及信噪比SNR以決定對應(yīng)該音框的第一調(diào)整參數(shù)α及第二調(diào)整參數(shù)β；4)利用第一調(diào)整參數(shù)α及第二調(diào)整參數(shù)β與預(yù)設(shè)的噪聲強(qiáng)度因子M進(jìn)行運(yùn)算，以產(chǎn)生一修正的噪聲強(qiáng)度因子M’，噪聲強(qiáng)度因子M’＝M×α×β；5)使用頻譜減法及已修正的噪聲強(qiáng)度因子M’利用能量譜公式進(jìn)行運(yùn)算以從語音信號中消除環(huán)境噪聲。本發(fā)明可以有效的消除噪聲干擾，提高語音辨識系統(tǒng)對于不同環(huán)境噪音的適應(yīng)性、提高信號辨識的準(zhǔn)確性，尤其在低信噪比時(shí)更能有效抵抗背景環(huán)境噪聲的干擾。文檔編號G10L21/02GK101458931SQ200910020840公開日2009年6月17日申請日期2009年1月8日優(yōu)先權(quán)日2009年1月8日發(fā)明者趙仁宏,陳淮琰申請人:無敵科技(西安)有限公司