语音增强技术在IMBE声码器中的应用研究

"戴怀宇和曹志刚在清华大学的研究中探讨了语音增强IMBE声码器的构建和应用，旨在提升MBE声码器在噪声环境下的性能。" 多带激励模型（MBE）是由Griffin在1987年提出的，这是一种用于语音编码的技术，尤其在中低速率下能提供高质量的合成语音。MBE声码器通过分解语音信号为多个频带并分别编码，从而实现高效的数据压缩。然而，当在噪声环境中使用时，MBE声码器的表现会随着输入信噪比（SNR）的降低而显著恶化。 为了解决这一问题，研究人员提出了两种策略。第一种策略是使用语音增强预处理器与IMBE声码器串联。语音增强预处理器的目标是通过去噪、增益控制等手段提升输入语音信号的质量，然后再送入IMBE声码器进行编码。这种方法可以先期消除或减少噪声对编码过程的影响。 第二种策略更进一步，将语音增强技术直接集成到IMBE声码器内部，构建所谓的语音增强IMBE声码器。这种方式可能涉及修改MBE模型，使其具备内建的噪声抑制功能，从而在整个编码过程中都能对抗噪声干扰。 通过对这两种系统的客观测试和主观试听评估，研究发现它们在噪声环境中的表现均有显著提升。这意味着即使在嘈杂的通信条件下，也能保持较好的语音清晰度和可理解性，这对于卫星通信、移动通信等场景尤其重要。 关键词：多带激励模型，双激励模型，语音编码，语音增强，声码器 总结起来，这项研究展示了结合语音增强技术的IMBE声码器对于改善噪声环境下的语音通信质量具有显著效果，为今后的语音编码研究和应用提供了新的思路。通过优化声码器设计，尤其是在高噪声环境中的性能，可以极大地提升通信系统的用户体验。