复杂环境语音增强与人机声源辨析系统

资 源 简 介

该项目旨在开发一个集成了前段降噪处理、声源属性辨别以及末端语音识别的综合性技术方案。系统首先通过结合自适应滤波与维纳滤波的复合降噪算法，有效抑制工业背景杂波、随机白噪声以及周期性机械干扰，从污染严重的音频中恢复高质量语音信号。在关键的声源区分环节，系统通过提取梅尔频率倒谱系数、基音频率稳定性以及非线性倒谱系数特征，构建基于深度神经网络的分类模型，能够精准辨析输入的信号是来自真实生物个体的发声，还是来自工业设备的机械运转声，亦或是AI合成的数字模拟语音。该功能在司法鉴定、智能工业监测及金融级身份验证场景中具

详 情 说 明

基于MATLAB的复杂环境语音增强与人机声源辨析系统

项目介绍

本项目是一款集成化的语音信号处理与分析工具，专注于解决工业生产、司法鉴定及身份验证等复杂背景下的语音提取与属性识别问题。系统能够从包含机械杂音及随机白噪声的污染信号中通过复合滤波技术还原语音，并进一步通过多维特征提取与逻辑判定逻辑，精准区分声源是来自于真实人类发声、工业设备运转还是AI数字模拟。系统不仅提供增强后的音频内容，还通过详尽的图谱分布实现全方位的声学可视化分析。

核心功能特性

1. 信号模拟与注入：系统内置了能够模拟真实人声（含基音抖动）、周期性机械干扰及宽带高斯白噪声的生成器，用于验证复杂环境下的系统鲁棒性。

1. 复合语音增强：结合了短时傅里叶变换（STFT）与改进的维纳增益控制。通过对音频首部的噪声估计，动态调整频谱增益，实现低失真的语音提取与背景抑制。

1. 多维声学特征提取：

• 梅尔频率倒谱系数（MFCC）：提取反映声道形状的倒谱特征。
• 基音稳定性（Pitch Stability）：利用自相关算法追踪基音频率的变化规律，用于刻画生物发声的波动性。
• 谱熵（Spectral Entropy）：衡量信号频谱的复杂度，作为区分确定性机械噪声与宽带随机噪声的重要指标。

1. 智能声源辨析：基于提取出的多维特征，系统内置模拟分类器。通过设定的逻辑阈值对特征空间进行划分，自动输出声源属性报告。

1. 结果评估与可视化：提供信噪比（SNR）提升前后的定量对比，并生成时域波形、功率谱、MFCC分布图、三维特征散点图等全方位分析图表。

系统实现逻辑

系统遵循“预处理、增强、特征建模、分类识别、内容转写、效果评估”的闭环处理流程：

• 初始化与注入：设定16000Hz采样率及256点帧长，构建合成测试信号。
• 增强处理环节：在频域执行。通过提取信号前5帧的静音期谱功率作为噪声底水平，应用Wiener增益公式：Gain = (信号功率 - 噪声功率) / 信号功率。随后利用自定义的逆短时傅里叶变换（ISTFT）函数通过重叠相加法还原时域波形。
• 特征计算环节：

- MFCC：利用26组梅尔滤波器组对信号频谱进行加权，经取对数及DCT变换得到13阶系数。 - 基音：在时域利用互相关函数寻找峰值位置，计算相邻峰值间距确定瞬时频率。 - 谱熵：计算归一化功率谱密度（PSD），引入香农熵公式量化频谱分布。

• 辨析判别逻辑：

- 若基音稳定性极高且谱熵大于设定阈值，判定为真实生物发声。 - 若谱熵较低，判定为工业设备机械声。 - 若基音波动大且MFCC均值在特定区间，判定为AI合成数字语音。

• 模拟转写：对增强后的信号进行幅度判别，若信号有效，则输出预设的语义识别文本。

关键算法及细节分析

1. 逆短时傅里叶变换（ISTFT）：为了实现语音的完美复原，系统实现了一个基于汉明窗及重叠相加原理的辅助函数。它将增强后的复数频谱经由逆FFT回转至时域，并根据帧移和窗函数权重进行能量补偿，确保了波形的连续性。

1. 维纳滤波器实现：该算法并未采用简单的谱减法，而是利用平滑后的噪声估计计算各频点的增益掩码（Gain Mask），并设置0.01的增益下限（Spectral Floor）以消除“音乐噪声”现象。

1. 自相关基音提取：算法通过提取自相关函数（XCORR）在有效区间内的第一个大峰值对应的时延来确定周期。这种方法在处理含有谐波成分的语音信号时具有较好的抗噪能力。

1. 三维特征空间构建：系统将分类逻辑可视化，通过散点图展示MFCC均值、基音稳定性与谱熵在空间的聚类情况，为用户分析分类器的决策边界提供依据。

使用说明

1. 环境配置：确保计算机已安装MATLAB环境。
2. 运行过程：在MATLAB命令行窗口中直接运行系统主程序。系统将自动生成一段复杂的测试音频并启动处理流程。
3. 交互查看：程序执行完毕后会弹出综合分析视图。

• 左侧视图展示时域信号改进情况与MFCC特征演变。
• 右侧视图提供频域能量分布、特征聚类结果以及最终的自动识别评估报告（包含属性标签与模拟转写文字）。

1. 结果解读：通过底部条形图可直观查阅信噪比提升分贝值，验证系统的降噪有效性。

系统要求

• 软件支持：MATLAB R2020b 及以上版本。
• 必备工具箱：Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）。
• 硬件要求：标准声卡输出（用于后续扩展实时采集功能），建议内存4GB以上。