在许多场合下采集的语音都会不可避免地混 入
噪声, 这常常使接收语音的可懂度和清晰度受到严重
损伤。 在语音识别系统中噪声将使识别率迅速下降,
因为 此时从语音信号提取出来的参数被噪声干扰而
发生了变化。 即使信噪比 SNR 高达 20 dB, 一些语音
的共振峰却已经消失于噪声中, 因此研究如何将“ 干
净 ”语 音 从 语 音 和 噪 声 的 混 合 体 中 提 取 出 来 是 十 分
必 要的。 迄今已有一些有效的技术被用于此领域来
减小噪声, 如谱抽取、 谐波分析技术和自回归滑动平均
( Auto- Regressive and Moving Average, ARMA) 模 型
等, 而维纳( Wiener) 滤波器法也是语音增强的有效方
法之一
【维纳滤波语音增强算法】是处理含有噪声的语音信号的一种有效方法，它源于概率论和统计信号处理理论。维纳滤波器是根据最小均方误差准则设计的，目的是在已知信号和噪声功率谱密度的情况下，尽可能地还原出原始语音信号。
在语音识别系统中，噪声的存在会显著降低识别率，这是因为噪声会干扰语音信号中的关键特征参数。即使在信噪比（SNR）高达20dB的情况下，某些语音的共振峰也可能被噪声淹没，因此需要采取措施从噪声中提取出清晰的语音信号。维纳滤波器通过估计信号和噪声的功率谱密度，然后应用逆滤波来减小噪声影响，从而提高语音的可懂度和清晰度。
该文介绍了维纳滤波的基本原理，假设观测到的含噪语音序列\( y(n) \)由目标信号\( x(n) \)和背景噪声\( b(n) \)组成。目标是通过分析两者功率谱密度的叠加，即\( S_y(\omega) = S_x(\omega) + S_b(\omega) \)，来恢复\( x(n) \)。
利用短时傅里叶变换（STFT），可以将信号分解成一系列短时段，每个时段内的信号可以视为近似平稳的。对于每个时段\( pL \)，其对应的STFT表示为\( Y(pL, \omega) = X(pL, \omega) + B(pL, \omega) \)。在这里，\( Y(pL, \omega) \)、\( X(pL, \omega) \)和\( B(pL, \omega) \)分别是观测信号、目标信号和噪声的频谱表示。
维纳滤波的目标是估计出\( X(pL, \omega)^2 \)，即目标信号的功率谱。为了实现这个目标，需要设计一个滤波器\( h(n) \)，使得通过滤波器的信号\( x!(n) = y(n) \cdot h(n) \)最接近于原始的无噪声信号。这通常涉及到计算逆滤波器，其系数由信号和噪声的统计特性决定。
文章进一步提出了两级维纳滤波和两级滤波器组滤波的方法来优化语音增强的效果。两级滤波通常是为了提高滤波的稳定性和性能，通过多个滤波阶段逐级处理，可以更有效地去除噪声并保留语音信息。两级滤波器组则可能采用不同频率响应特性的滤波器，以适应不同频率区域的噪声特性，从而获得更好的语音质量。
维纳滤波语音增强算法是一种实用的噪声抑制技术，尤其适用于语音识别和其他需要高质量语音信号的应用。通过不断改进和优化，如采用多级滤波策略，可以进一步提高噪声抑制效果，提升语音信号的可理解性和识别率。
