基于dsp语音降噪算法c语言,基于DSP的语音降噪实时实现.PDF

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维普资讯

第31卷第 11期

2005年 11月电字工曩向 V01．3lNo．1l

ELECTRONIC ENGINEER Nov．2oo5

基于DSP的语音降噪实时实现

刘波，庞俊，段瑞峰

(太原卫星发射中心技术部通信技术总体室，山西省太原市030027)

【摘要】语音教室中使用的各种语言学习系统，语音音质是衡量系统好坏的重要指标，提高语

音音质的办法一方面要在硬件上下功夫，另一方面必须考虑在软件中进行降噪处理。文中根据对

DNR(动态降噪)系统原理的分析，在电路降噪系统原理方框图的基础上，给出软件流程，总结了在

DSP(数字信号处理器)中具体实时实现的算法，并在基于DSP的数字化语言学习系统实际应用中得

到检验。实践证明，该降噪算法在语言学习系统中效果显著，而且有着实现方便、算法简单的优点。

关键词：动态降噪，DSP，数字化语言学习系统

中图分类号：TN912．3

1．2 DNR系统电路原理

0 引言

DNR系统的原理是基于以下两个基本事实：噪声

受污染语音信号中的噪声去除是信号处理中一个与频带宽成正比以及人耳掩蔽效应。实践证明，音频

很重要而又很普遍的问题。如何提高语音质量已经有频带越宽，噪声越大；音频频带越窄，噪声越小。DNR

很多比较有价值的研究，一种较常用的方法是频域去系统通过反馈一个电压去控制电路的带宽来达到抑噪

除¨ ，但是这种方法需要可靠的语音／间歇检测 _4J，的目的。DNR系统原理框图如图1所示。

因为检测的误差会加入到最后输出的语音信号中。其

他方法则比较复杂 J，对 DSP来说要实时实现这些

算法还存在困难。

本文介绍了一种语音DNR(动态降噪)方法，并说

明如何在DSP(数字信号处理器)中实时实现以及在

R R

多媒体数字化语言学习系统中的应用。

图1 动态降噪系统原理框图

1 DNR系统原理

1．1 降噪系统原理分析左、右声道音频信号进入 DNR系统后分2路：一

多媒体数字化语言学习系统在语音教室中使用路经压控低通滤波器后输出至后级功率放大器；另一

时，语音信号可能会因为周围环境、传输媒介或者其他路经放大器 1进行放大后，输出至高通滤波器，取出高

讲话者的干扰而受到污染。语音降噪的主要目的就是频音乐成分，并送入放大器2放大，然后经峰值检波电

从受污染的信号中尽可能提取纯净的语音，从而提高路检成直流电压，反馈至 L、R通道的压控低通滤波

器，控制低通滤波器的通道变窄或变宽，压控滤波器的

听觉质量，降低听者的疲劳。语音降噪系统的原理是

基于人耳的 “掩蔽效应”。掩蔽效应是指一个声音的高端截止频率在 1kHz～30kHz之间变动。由于噪声

存在会影响人们对另一个较弱声音的听觉，即一个声大部分落在高频段，通过滤除弱电平信号的高频成分，

达到了抑制噪声的目的。由以上分析可看到，DNR系

音在听觉上掩蔽了另一个较弱声音的存在，使人觉得

统应用电路简单、兼容性好，容易用软件实现。

另一个较弱的声音不存在。另外，当一个声音突然停

止，人耳约在 150ms内对其他弱音听不清楚，甚至听 2 DNR算法在DSP中的软件实现

不见。利用人耳的生理特点，提高声音信号的信噪比，

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