改进几何谱减法：自适应频平滑降低语音畸变与音乐噪声

本文主要探讨了一种改进的加权频繁项集挖掘算法，应用于计算机工程与应用领域，特别是在语音增强技术的研究中。针对传统的谱减法在处理快速变化的语音信号时存在的问题，尤其是当噪声不是零均值高斯分布，导致音乐噪声和语音畸变度较大时，本文提出了一种创新策略。 几何谱减算法原意是解决传统谱减法中的不合理条件假设和音乐噪声问题。传统谱减法假设噪声与语音相互独立且为零均值高斯分布，但在实际应用中，这种假设往往不成立。为改善这一状况，作者借鉴了EVIN教授的几何谱减法，该方法能够有效去除音乐噪声，提高信噪比。然而，几何谱减法的一个局限是增强后的语音可能存在较大畸变。 为了进一步优化，本文提出了一个关键改进：使用自适应帧频率分量平滑系数来估计每帧语音信号的先验信噪比。相比于固定的平滑系数，这种动态调整的方法能更精确地捕捉语音信号的特性，从而减少音乐噪声的影响，并降低语音畸变度。通过计算板仓-斋藤距离以及客观测试，如仿真波形图和语谱图，研究结果显示，新的算法在保持同样去噪度的前提下，语音畸变度明显降低，音乐噪声的感知几乎可以忽略，特别是在低信噪比非平稳的环境下，新算法的表现更为显著。 这项研究不仅提升了语音增强的性能，还在减少语音失真和音乐噪声的同时，实现了对语音畸变的有效控制。这对于提高语音可懂度，提升后续语音处理，如语音识别的准确性具有重要意义。未来的研究方向可能包括进一步优化算法的实时性和复杂度，以便在实际应用中更好地满足用户需求。