参数化维纳滤波器在语音增强应用中的最优性新见解

本工作提出了一个统一框架，用于定义一类面向语音增强应用的降噪技术。所提方法为一些广泛应用的软硬时频掩码提供了唯一的理论基础，其涵盖了著名的维纳滤波器与启发式设计的二值掩码。这些技术现在可被视为同一最小化问题的最优解。所提代价函数由两个设计参数定义，这两个参数不仅建立了降噪与语音失真之间所需的权衡，还与掩码形态提供了深刻的关联。该特性可能对需要根据声学场景变化在线自适应抑制函数的应用有所帮助。仿真示例表明，所推导的共形抑制掩码具有与经典启发式定义的参数化维纳滤波器大致相同的质量与可懂度性能能力。所提方法对于诸如助听器和人工耳蜗等实时嵌入式语音增强应用可能具有特殊意义。