一、引言

语音增强技术旨在从含噪语音信号中提取出纯净语音，提高语音的可懂度和质量。在众多语音增强方法中，基于人耳掩蔽效应的算法因其模拟人类听觉系统的特性而备受关注。人耳掩蔽效应指的是当强声信号存在时，弱声信号可能被听觉系统忽略的现象。利用这一特性，可以在语音增强过程中更有效地抑制噪声，同时保留语音的重要特征。本文将深入探讨基于人耳掩蔽效应的语音增强算法，并详细介绍其信噪比的计算方法，附上完整的Matlab源码实现。

二、人耳掩蔽效应原理

1. 掩蔽类型

人耳掩蔽效应主要分为同时掩蔽和异时掩蔽两种。同时掩蔽发生在同一时间段内，强声信号掩盖邻近频率的弱声信号；异时掩蔽则涉及时间上的先后顺序，强声信号对之前或之后的弱声信号产生掩蔽作用。

2. 掩蔽阈值计算

掩蔽阈值是决定哪些频率成分会被掩蔽的关键参数。它通常通过实验测量得到，并可以建模为频率的函数。在语音增强中，我们需要根据输入信号的频谱特性动态计算掩蔽阈值，以指导噪声抑制过程。

三、基于人耳掩蔽效应的语音增强算法

1. 算法流程

• 预处理：对输入含噪语音信号进行分帧处理，并应用窗函数减少频谱泄漏。
• 频谱分析：对每帧信号进行快速傅里叶变换（FFT），得到频域表示。
• 掩蔽阈值估计：根据人耳掩蔽效应原理，计算当前帧的掩蔽阈值。
• 噪声抑制：利用掩蔽阈值对频谱进行修正，抑制低于阈值的噪声成分。
• 信号重构：对修正后的频谱进行逆FFT，得到增强后的时域信号。

2. 关键步骤实现

（1）掩蔽阈值估计

掩蔽阈值的准确估计对算法性能至关重要。一种常用的方法是基于临界频带（Critical Band）理论，将频谱划分为多个频带，并在每个频带内计算掩蔽阈值。掩蔽阈值通常与频带内的能量分布和相邻频带的能量有关。

（2）噪声抑制

在得到掩蔽阈值后，我们可以对频谱进行修正。具体做法是，对于每个频率点，如果其幅度低于对应频带的掩蔽阈值，则将其置零或按一定比例衰减；否则，保留其原始幅度。这样，噪声成分被有效抑制，而语音成分得以保留。

四、信噪比计算

1. 信噪比定义

信噪比（SNR）是衡量语音增强效果的重要指标，定义为纯净语音信号的功率与噪声信号功率之比。在频域中，可以通过计算纯净语音频谱和含噪语音频谱的功率比来得到。

2. 计算方法

• 纯净语音功率估计：在已知纯净语音的情况下，可以直接计算其功率。在实际应用中，可能需要通过无监督或半监督的方法估计纯净语音功率。
• 噪声功率估计：可以通过含噪语音与增强后语音的差异来估计噪声功率，或者利用语音活动检测（VAD）技术识别非语音段，并计算这些段的功率作为噪声功率的估计。
• 信噪比计算：根据估计的纯净语音功率和噪声功率，计算信噪比。公式为：$SNR = 10 \log{10} \left( \frac{P{\text{signal}}}{P{\text{noise}}} \right)$，其中，$P{\text{signal}}$为纯净语音功率，$P_{\text{noise}}$为噪声功率。

五、Matlab源码实现

1. 源码概述

本文附带的Matlab源码实现了基于人耳掩蔽效应的语音增强算法，并包含了信噪比的计算功能。源码主要包括以下几个部分：

• 预处理模块：负责信号的分帧和加窗。
• 频谱分析模块：执行FFT变换，得到频域表示。
• 掩蔽阈值估计模块：根据人耳掩蔽效应原理计算掩蔽阈值。
• 噪声抑制模块：利用掩蔽阈值对频谱进行修正。
• 信号重构模块：执行逆FFT，得到增强后的时域信号。
• 信噪比计算模块：计算增强前后信号的信噪比。

2. 关键代码段示例

% 掩蔽阈值估计示例（简化版）
function mask_threshold = estimate_mask_threshold(spectrum, freq_bands)
    % spectrum: 输入信号的频谱
    % freq_bands: 临界频带划分
    num_bands = length(freq_bands) - 1;
    mask_threshold = zeros(size(spectrum));
    for b = 1:num_bands
        band_start = freq_bands(b) + 1;
        band_end = freq_bands(b+1);
        band_energy = sum(abs(spectrum(band_start:band_end)).^2);
        % 这里简化处理，实际掩蔽阈值计算更复杂
        threshold = 0.1 * band_energy; % 示例阈值，需根据实际调整
        mask_threshold(band_start:band_end) = threshold;
    end
end
% 噪声抑制示例
function enhanced_spectrum = suppress_noise(spectrum, mask_threshold)
    enhanced_spectrum = spectrum;
    for f = 1:length(spectrum)
        if abs(spectrum(f)) < mask_threshold(f)
            enhanced_spectrum(f) = 0; % 或按比例衰减
        end
    end
end

六、结论与展望

本文详细阐述了基于人耳掩蔽效应的语音增强算法原理，重点介绍了信噪比的计算方法，并提供了完整的Matlab源码实现。通过模拟人耳听觉系统的掩蔽特性，该算法能够在抑制噪声的同时保留语音的重要特征，提高语音的可懂度和质量。未来工作可以进一步优化掩蔽阈值的估计方法，提高算法的鲁棒性和实时性，以满足更广泛的应用需求。