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user: 4. 仿真实验结果分析 为了更好的对比几种算法的性能，采用MATLAB软件仿真对以上几种先验信噪比算法的输出结果进行了仿真验证，得到四种算法的时域波形图和语谱图，以及三种不同客观评价标准下的输出数值。通过仿真实验结果对比，得到四种算法的优劣顺序，验证了前面部分的理论分析。 首先是纯净语音信号，带噪语音信号和四种算法下增强的语音信号的时域波形图和语谱图，如图1所示。实验中选取Noise x-92数据库中的Pink噪声作为背景噪声，输入信噪比为10 dB。纯净语音信号和背景噪声的采样频率均为8 kHz，帧长为256，采用汉明窗对时域信号进行分帧加窗处理，帧重叠为50%。前三种算法的平滑参数均为0.98，CC算法的两个平滑参数分别为0.992和0.6。 从以上时域波形图可看出，几种算法都能有效的消除背景噪声，但是也都在一定程度上对初始语音信号造成损伤。相较而言，MTSNR算法和CC算法对原始语音的损伤程度更小，尤其是对于较小幅度的纯净语音信号而言损伤更小。从语谱图的结果中可看出，几种算法对背景噪声的消除和语音失真的改进效果有所不同。DD算法增强后的语音由于帧延迟问题的存在依然残留较多的背景噪声，且语音失真较严重，而TSNR算法和MTSNR算法以及CC算法对DD算法进行了改进以后相比有效减少了背景噪声，且语音失真明显减少。相较而言，CC算法的语谱图最接近于原始纯净语音信号，与前面理论分析的结果一致。 为了更加细致准确的对几种算法的性能进行定量分析，本文在不同背景噪声和不同信噪比环境下对几种算法进行了三种客观评价标准的测量。采用的客观评价标准有短时客观可懂度(STOI)，分段信噪比(SegSNR)和对数谱距离(LSD)。其中STOI是评价增强语音可懂度的指标，通过对比纯净语音分段信噪比是对每一帧的语音信号进行处理，通过将每一帧信号的信噪比求和取平均来评价语音增强的结果，其值越大说明算法的处理性能越好 [ 12 ] 。和带噪语音信号的短时时域包络的相关系数，来表示语音的真实可懂度。STOI值越大，语音的可懂度越高，说明算法的性能越好。总帧数用M表示，帧长度和帧索引分别为N和m，其定义公式如下： SegSNR = 1 M ∑ m = 0 M − 1 { 10 log 10 ∑ n = 0 N − 1 s 2 ( n ， m ) ∑ n = 0 N − 1 [ s ( n ， m ) − s ^ ( n ， m ) ] 2 } (17) 图1. 粉色噪声下不同算法的语音信号时域图和语谱图(SNR = 10 dB) 对数谱距离表示增强后的语音信号与纯净语音之间的接近程度，其值越小，说明增强后的语音越接近原始纯净语音，增强效果越好，对数谱距离定义如下 [ 13 ] ： LSD = { 1 M ∑ m = 0 M − 1 1 K ∑ k = 0 K − 1 [ 10 log 10 ( | S ^ m ， k | 2 | S m ， k | 2 ) ] 2 } 1 / 2 (18) 其中，M表示信号总帧数，m为帧索引，K和k分别表示语音帧长度和频点索引。 表1~表3分别是对四种算法在六种背景噪声及三种输入信噪比水平下的短时客观可懂度和分段信噪比以及对数谱距离的取值情况。实验中选取10段纯净语音信号(5段男声，5段女声)作为测试数据，六种背景噪声均取自Noise x-92数据库，分别为Pink噪声，F16噪声，Babble噪声，white噪声，M109噪声和Buccaneer2噪声。在5 dB，10 dB，15 dB三种不同输入信噪比水平下进行实验仿真。表1是对四种算法在六种背景噪声及三种不同输入信噪比水平下的短时客观可懂度数据对比情况。在多种背景噪声环境和不同输入信噪比条件中，CC算法的短时客观可懂度数值最高。STOI是最符合人的听力特性的评价指标，其数值越大，表明语音信号增强的效果越理想。其他三种算法性能的优劣顺序依次为MTSNR算法，TSNR算法，DD算法。DD算法在四种算法中增强效果最差，与时域波形图和语谱图分析结果一致。 Table 1 The STOI data comparison table of the four algorithm 噪声类型 输入信噪比 短时客观可懂度(STOI) DD算法 TSNR算法 MTSNR算法 CC算法 5 dB 76.6465 76.9760 78.7201 81.8246 Pink 10 dB 82.7413 83.3708 84.7816 86.9183 15 dB 87.7343 88.4643 89.4282 90.7700 F16 5 dB 78.0234 78.9158 80.2810 82.0189 10 dB 84.0742 84.8826 85.7080 86.9714 15 dB 88.3106 88.9572 89.6886 90.6344 5 dB 75.6156 76.1836 77.1963 79.1251 Babble 10 dB 83.1912 83.8829 84.7243 85.9524 15 dB 88.3324 88.7441 89.4067 90.4754 5 dB 76.9185 76.9480 78.5630 80.8341 White 10 dB 82.5107 82.9600 84.5153 86.5193 15 dB 87.6356 88.2637 89.4288 90.7903 5 dB 81.4599 82.1766 83.2136 85.0790 M109 10 dB 86.4158 87.4440 88.4011 89.6771 15 dB 90.8658 91.3544 92.1515 93.3784 5 dB 74.7512 74.9318 76.4619 79.2696 Buccaneer2 10 dB 81.4295 81.8784 83.2401 85.1083 15 dB 86.3910 86.9127 87.9595 89.4078 表1. 四种算法的STOI数据对比表 Table 2 The output segSNR data comparison table of the four algorithm 噪声类型 输入信噪比 输出SegSNR (dB)平均值 DD算法 TSNR算法 MTSNR算法 CC算法 5 dB 7.7595 7.8926 8.5593 8.8403 Pink 10 dB 10.1003 10.2671 10.8837 11.2559 15 dB 12.2246 12.4408 12.9993 13.4082 F16 5 dB 7.7804 7.9011 8.5319 8.8273 10 dB 10.0120 10.2014 10.7824 11.1357 15 dB 12.0817 12.3005 12.8168 13.2014 5 dB 6.3294 6.3447 6.9169 7.3786 Babble 10 dB 8.7320 8.7570 9.3361 10.0693 15 dB 11.0451 11.1620 11.7020 12.3966 5 dB 7.8036 7.9204 8.5914 8.8175 White 10 dB 10.0043 10.1989 10.8263 11.2054 15 dB 11.9357 12.1830 12.7365 13.1820 5 dB 9.5445 9.7064 10.4104 10.5049 M109 10 dB 11.9818 12.1678 12.8649 13.0092 15 dB 14.1505 14.3819 14.9797 15.1215 5 dB 7.5264 7.6248 8.2693 8.4364 Buccaneer2 10 dB 9.7695 9.9275 10.5146 10.9007 15 dB 11.6525 11.8350 12.3897 12.8825 表2. 四种算法的输出segSNR数据对比表 Table 3 The LSD data comparison table of the four algorithm 噪声类型 输入信噪比 对数谱距离(LSD) DD算法 TSNR算法 MTSNR算法 CC算法 5 dB 6.1382 5.6772 4.8901 4.6162 Pink 10 dB 5.3530 5.1095 4.4512 4.1719 15 dB 4.8693 4.7812 4.0778 3.8250 F16 5 dB 5.8571 5.3979 4.7203 4.4425 10 dB 5.0454 4.8131 4.2468 3.9493 15 dB 4.6380 4.5195 3.9139 3.6643 5 dB 5.9760 5.5552 4.7150 4.4304 Babble 10 dB 4.8488 4.5689 4.0396 3.6463 15 dB 4.1656 4.0181 3.5108 3.1951 5 dB 6.3569 6.0757 5.1953 4.9998 White 10 dB 5.7116 5.4606 4.7743 4.5086 15 dB 5.3542 5.3115 4.5084 4.3221 5 dB 4.6216 4.2704 3.8028 3.4746 M109 10 dB 3.8918 3.6464 3.2585 2.9590 15 dB 3.3437 3.1878 2.8373 2.5657 5 dB 6.3685 6.0362 5.1764 5.0710 Buccaneer2 10 dB 5.6340 5.3730 4.7070 4.4706 15 dB 5.1720 5.1147 4.3839 4.1650 表3. 四种算法的LSD数据对比表 表2表示四种算法在不同客观条件下的输出分段信噪比的数据对比表格。由表格中的数据可看出，对比下的四种先验信噪比估计算法中DD算法的输出SegSNR数值最小，均低于其他三种算法。分段信噪比是表征带噪语音信号抑制噪声性能优劣的重要标准，数值越大，表明算法对背景噪声抑制能力越强，增强效果越理想。在噪声抑制能力中，TSNR算法改进了DD算法的缺陷，但是效果不大。而MTSNR算法和CC算法相较之下分段信噪比数值更高，能在很大程度上抑制背景噪声，CC算法的抑制效果最为显著。 表3分别表示为DD算法，TSNR算法，MTSNR算法和CC算法这四种先验信噪比估计算法的输出LSD数据对比表。对表中数据分析可知：不同环境下CC算法的LSD数据均小于其他三种算法。对数谱距离数值越小，说明算法中增强后的语音越接近原始语音，即对原始语音的损伤程度越小。由该表可得，CC算法增强后的语音失真程度最小，其次是MTSNR算法，TSNR算法，DD算法。 综合以上三个表格输出数据可看出，TSNR算法在抑制语音失真性能方面有效改进了DD算法，但是未有效消除背景噪声。MTSNR算法在满足了实时性的同时，有效抑制了背景噪声，但是由于受平滑参数的牵制，增强效果也没有达到理想水平。而CC算法在四种算法中性能最优，无论是语音失真还是音乐噪声方面，都达到了较理想的增强效果。