1. 研究目的与意义
语音是人类交流的重要工具，已经越来越受到人类的重视。但是在现实的生活中，由于各式各样的噪声存在，语音信号的质量会大大地降低，环境噪声的污染造成了许多语音处理系统的功能急剧降低。语音增强的目标是尽可能将带噪语音信号中的噪声成分滤除，同时还要能够保留语音成分，以提高语音信号的质量。维纳滤波是处理噪声污染，提高语音质量的的可行方法之一。我们深入研究了传统的维纳滤波算法，发现传统的维纳滤波算法虽然具有一定的语音增强效果，但是其滤波效果还不够理想。我们结合先验概率理论对算法进行了改进，并将实验结果与传统的维纳滤波语音增强算法进行比较，实验结果表明，改进后的语音增强算法的去噪效果要比传统的维纳滤波算法优越。
2. 课题关键问题和重难点
1、要搞懂语音增强的基本原理，如语音信号的特性及其分类，噪声的特性及其分类，人耳感知的特点，语音增强的一般模型。在搞懂原理的基础上，掌握语音增强的相关技术，时域分析法：卡尔曼滤波法、梳状滤波器法、子空间方法等；频域分析法：减谱法、维纳滤波法、短时谱幅度的最小均方差（MMSE)估计法等。
2、是本课题最关键的是维纳滤波算法，维纳滤波算法通常是采用最小均方差（LMS)准则来迭代估计其传递函数，这种方法的关键是如何得到语音信号中的噪声，目前常用的是帧间无语音段噪声来估计带噪声语音段的噪声。
3、建立语音增强的算法：基于先验信噪比的维纳滤波算法，基于小波噪声估计的维纳滤波算法，岩壁效应与维纳滤波相结合的语音增强算法。
3. 国内外研究现状（文献综述）
语音是现在社会重要的信息交互手段，人们对高质量语音的要求也逐年增加，而在现实语音通信中话语经常受到各种各样的噪声干扰，使接收语音的可懂度和清晰度受到严重损伤，严重影响了通信的质量，所以语音增强技术也变得非常重要和关键。语音增强是解决噪声污染的有效办法，它主要目标就是在接收端尽可能从噪声信号中提取纯净的语音信号，改善其质量。语音增强不仅涉及信号检测、波形估计等传统信号处理理论，而且与语音特性、人耳感知特性密切相关。要结合语音特性、人耳感知特性及噪声特性，根据实际情况选用合适的语音增强方法。[1]多年来，经过众多科研工作者的不懈努力，提出了多种语音增强的方法，维纳滤波器也是语音增强的有效方法之一。
维纳滤波器是一种线性滤波器，当信号和随机噪声同时输入该滤波器时，在输出端尽可能精确地表现出来。[5]实际上，这种线性滤波器也被看成是一种最优估计问题或者最优线性预测问题。
维纳滤波法是在最小均方意义下的最优估计的算法，Scalart提出的基于先验信噪比估计的维纳滤波法[2]是一种计算量较小的实时处理算法。先验信噪比是语音增强算法中非常重要的参数。通过Epharim和Malah提出的直接判决估计来计算先验信噪比的方法是最有效的和最容易计算的。[3]
4. 研究方案
1）语音信号的采集
使用电脑设备采集一段语音信号。
2）语音信号的处理
5. 工作计划
第一周：查找参考文献，对维纳滤波语音增强技术有个大体的了解；
第二周：对课题中涉及的知识深入掌握，掌握参数分析方法，维纳滤波的语音增强技术方法等；
第三周：制定研究计划，写开题报告；
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