强噪声下EMD域谱减法提升语音增强效果：实验证明

本文主要探讨了在强噪声环境下，如何利用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）技术改进语音增强的方法。传统谱减法（Spectral Subtraction, SS）在面对高噪声干扰时往往效果不理想，因为它依赖于预设的噪声模型，对于复杂且多变的噪声环境可能难以适应。因此，研究者张晓林和甄浩川提出了一个创新性的语音增强策略——EMD域谱减法（SS-EMD）。 EMD是一种自适应信号处理工具，它能够将非线性、非平稳信号分解成一组独立的内在模态分量（Intrinsic Mode Functions, IMFs），每个IMF代表信号的一个固有频率成分。通过这种方法，SS-EMD首先对信号及其各个IMF进行独立的谱减操作，即根据每个IMF的特性，估计并移除噪声的谱成分。这样，与传统的基于全局噪声模型的谱减法不同，SS-EMD能够更精确地分离信号与噪声，特别是在强噪声环境中，其局部特征的处理能力更为有效。 为了进一步提升去噪的精准度和合理性，文章提到了语音动态检测（Voice Activity Detection, VAD）的应用。VAD技术可以自动识别和分割出语音和静默段，确保只有活跃的语音部分参与去噪过程，避免误操作或过度处理。这种方法减少了对整个信号的全局处理，提高了增强后的语音质量。 实验部分，研究者选用Noisex92数据库中的白噪声作为测试样本，将SS-EMD方法与传统的谱减法进行对比。结果显示，SS-EMD在强噪声环境下的表现明显优于传统谱减法，其增强后的语音质量得到了显著提升，包括清晰度、信噪比和语音可理解性都有所改善。这表明EMD域谱减法为解决强噪声下语音增强问题提供了一种有效且灵活的解决方案。 该论文的重要贡献在于提出了一种基于EMD的自适应谱减法方法，利用数据驱动的方式处理复杂噪声，结合VAD提高了去噪的精度，从而在强噪声环境下实现了更高质量的语音增强。这对于语音信号处理领域的实际应用具有重要意义，尤其是在通信、语音识别等领域，可以显著提高在恶劣环境下的语音通信质量。