風(fēng)噪的特性和影響

風(fēng)噪聲，專業(yè)名稱為空氣動(dòng)力噪聲，是由流場中運(yùn)動(dòng)的物體與物體之間的作用產(chǎn)生，或者是由流體自身的湍流運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的流體之間的相互作用產(chǎn)生[1]。不同的場景下風(fēng)噪聲的產(chǎn)生機(jī)理是不同的。日常生活中主要有兩個(gè)場景受風(fēng)噪聲影響嚴(yán)重，一是戶外聲頻采集，二是高速行駛的汽車車廂內(nèi)，此外超高速飛行器和風(fēng)洞設(shè)備也會受到風(fēng)噪聲的影響。由于篇幅限制本文著重關(guān)注聲頻采集尤其是語音采集中的風(fēng)噪問題及其抑制技術(shù)。

圖1 風(fēng)噪形成原理示意圖[2]

聲頻采集場景中的風(fēng)噪聲主要由傳聲器膜附近的湍流氣流引起，使傳聲器產(chǎn)生相對較高的信號電平。風(fēng)噪聲主要發(fā)生在低頻0~500Hz范圍內(nèi)，向高頻迅速衰減[3]。突發(fā)的陣風(fēng)常常引起持續(xù)時(shí)間為幾到幾百毫秒的風(fēng)噪。并且由于陣風(fēng)的突發(fā)性，風(fēng)噪聲可能會產(chǎn)生超過標(biāo)稱語音振幅的高幅值[4]，因此風(fēng)噪聲具有顯著的非平穩(wěn)特性。

圖2 典型風(fēng)噪聲的聲譜圖和波形[2]

風(fēng)噪聲會對聲頻信號造成嚴(yán)重的破壞。如表1所示，無論是手持姿勢（HHP）還是免提姿勢（HFP），風(fēng)噪聲均會顯著降低語音信號的信噪比，信噪比最差低于-20dB。同時(shí)風(fēng)噪聲的出現(xiàn)也會明顯降低語音的質(zhì)量（PESQ）和可懂度（STOI），因此要提高聲頻采集質(zhì)量必須對風(fēng)噪進(jìn)行抑制。

表1 不同強(qiáng)度的風(fēng)噪聲對語音信號質(zhì)量的影響[4]

風(fēng)噪抑制技術(shù)

聲學(xué)方法

防風(fēng)罩 常見于手持式傳聲器以及專業(yè)槍式傳聲器。有海綿、人造毛皮、鐵網(wǎng)等多種材料。原理主要是降低傳聲器振膜附近的空氣流速，打散氣流減小湍流的產(chǎn)生，作用等效于聲學(xué)低通濾波器。

圖3 不同種類的防風(fēng)罩（圖片來自網(wǎng)絡(luò)）

在TWS耳機(jī)上，也應(yīng)用防風(fēng)罩來抑制風(fēng)噪聲。其最大的優(yōu)勢在于簡單和可靠性高，不足之處在于防風(fēng)罩需要增大尺寸來提升降噪量，而像手機(jī)、TWS耳機(jī)等小型設(shè)備，防風(fēng)罩的效果非常有限。

圖4 TWS耳機(jī)上的防風(fēng)罩（圖片來自網(wǎng)絡(luò)）

抗風(fēng)噪導(dǎo)管 華為FreeBuds Pro采用了一種獨(dú)特的抗風(fēng)噪導(dǎo)管設(shè)計(jì)，傳聲器的外側(cè)由一條縫隙前后聯(lián)通，聲音將從這里進(jìn)入耳機(jī)抵達(dá)傳聲器。從側(cè)面吹來的風(fēng)會被外壁阻擋，而前后吹來的風(fēng)并不會被阻擋，也會從縫隙進(jìn)入，但是由于氣體的康達(dá)效應(yīng)，大部分的氣流不會流向傳聲器，而是沿著縫隙的內(nèi)壁移動(dòng)。這種“以疏代堵”的方法，為風(fēng)噪抑制提供了新的思路。

圖5 抗風(fēng)噪導(dǎo)管剖面圖（圖片來自網(wǎng)絡(luò)）

加速度計(jì)拾音 聲音本質(zhì)是振動(dòng)，因此可以通過加速度計(jì)采集在固體中傳播的聲音。為語音拾音設(shè)計(jì)的骨導(dǎo)傳感器VPU（Voice Pick Up），本質(zhì)也是一種高性能加速度計(jì)，可通過采集人下頜骨的振動(dòng)信號來拾取語音。由于風(fēng)噪只存在于氣導(dǎo)聲中，骨導(dǎo)聲不受影響，因此在拾取語音時(shí)骨導(dǎo)傳感器可以直接規(guī)避風(fēng)噪問題。目前已有多款TWS耳機(jī)搭載骨導(dǎo)傳感器，與MEMS傳聲器配合使用。

圖6 骨導(dǎo)和氣導(dǎo)聲傳播示意圖（圖片來自網(wǎng)絡(luò)）

信號處理方法

只應(yīng)用聲學(xué)方法通常不能很好地解決風(fēng)噪問題，因此人們也嘗試通過信號處理方法抑制風(fēng)噪。信號處理中傳統(tǒng)的降噪方法主要有維納濾波[6]和譜減法[7]，但是這兩種方法建立在噪聲平穩(wěn)或準(zhǔn)平穩(wěn)假設(shè)之上，無法很好的抑制風(fēng)噪聲。信號處理風(fēng)噪抑制框架如下圖所示。

圖7 信號處理風(fēng)噪抑制框架[2]

從框圖中可以看出，風(fēng)噪抑制算法的研究可以從風(fēng)噪估計(jì)/信噪比估計(jì)、增益估計(jì)、多通道方法和語音合成四個(gè)方面展開。下文中使用λ表示時(shí)間窗，μ表示頻率。

風(fēng)噪聲估計(jì)

要想有效抑制風(fēng)噪這種強(qiáng)非平穩(wěn)性的噪聲，關(guān)鍵在于準(zhǔn)確估計(jì)噪聲的短時(shí)功率譜（STPS）[2]。因此第一步通常是對輸入的帶噪信號做STFT變換，將信號轉(zhuǎn)換到STFT域X(λ,μ)。然后進(jìn)行進(jìn)一步的處理。

形態(tài)學(xué)方法 形態(tài)學(xué)方法[8]將帶噪信號的聲譜圖看成圖像，其中語音成分通常有明顯的諧波結(jié)構(gòu)，而風(fēng)噪的影響可以看作語音諧波結(jié)  構(gòu)中的連接部分。形態(tài)學(xué)方法的目標(biāo)就是估計(jì)出聲譜圖中的風(fēng)噪掩膜。

算法首先根據(jù)設(shè)定的閾值篩選出聲譜圖中的高能量部分并計(jì)算其關(guān)于時(shí)間的偏導(dǎo)  ，

然后計(jì)算聲譜圖的上升沿  ，

再計(jì)算起點(diǎn)  ，

最后根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選擇的閾值通過比較  中的信號能量確定完整的風(fēng)噪掩膜  。這一方法的缺點(diǎn)是低頻的語音信號可能會包含進(jìn)風(fēng)噪掩膜中被濾除。

圖8 形態(tài)學(xué)方法估計(jì)風(fēng)噪掩膜步驟[2]

噪聲模板方法 該方法的基本思想是將風(fēng)噪的聲譜圖分解為譜包絡(luò)和精細(xì)結(jié)構(gòu)，倒譜分析可以實(shí)現(xiàn)這個(gè)目的。首先計(jì)算帶噪信號的倒譜系數(shù)。

保留帶噪信號倒譜的高階系數(shù)，處理低階系數(shù)。將低階系數(shù)變換回STFT域生成譜包絡(luò)。

將譜包絡(luò)與預(yù)先訓(xùn)練好的風(fēng)噪聲參考譜包絡(luò)模板  進(jìn)行比較，取平方和誤差最小的模板  計(jì)算低階倒譜系數(shù)來替換帶噪信號的低階倒譜系數(shù)，并與帶噪信號的高階倒譜系數(shù)組合，經(jīng)逆倒譜運(yùn)算即可得到風(fēng)噪短時(shí)功率譜的估計(jì)。

圖9 噪聲模板方法[2]

譜質(zhì)心方法 譜質(zhì)心是信號能量關(guān)于頻率的一階矩，可以反映信號主要能量的頻率分布。譜質(zhì)心方法的核心思想是通過譜質(zhì)心和其他信號特征分析帶噪信號的組成成分，先對信號進(jìn)行分類，然后進(jìn)一步?jīng)Q定風(fēng)噪STPS的估計(jì)策略。

計(jì)算譜質(zhì)心  可以將帶噪信號分為三類[10]：純風(fēng)噪（   <200Hz）、風(fēng)噪語音混合信號（200Hz<  <550Hz）、純語音（  >550Hz）。

圖10 不同信噪比下譜質(zhì)心的差異[2]

通過譜質(zhì)心和短時(shí)平均等特征對輸入帶噪信號進(jìn)行三分類。第一步判斷是否為純語音，若為純語音則該時(shí)頻窗風(fēng)噪的STPS為零。第二步判斷是否為純風(fēng)噪，若為純風(fēng)噪則風(fēng)噪的STPS就等于輸入信號的STPS。若信號被判斷為語音和風(fēng)噪的混合信號，則進(jìn)行進(jìn)一步的風(fēng)噪估計(jì)，方法包括最小擬合估計(jì)法[10]和自適應(yīng)音高估計(jì)法[11]等。

圖11 譜質(zhì)心方法流程圖[2]

深度學(xué)習(xí)方法 風(fēng)噪聲可以通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來估計(jì)，[12]提出通過前向深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）來估計(jì)風(fēng)噪聲的幅度譜。方法是先估計(jì)語音信號和風(fēng)噪聲的理想幅值掩膜（IAM）  和  ，然后從帶噪信號中分離出語音成分和風(fēng)噪成分。

使用兩個(gè)FNN分別估計(jì)  和  ，如下式所示，  和  表示網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練使用[13]中方法使估計(jì)的信號和風(fēng)噪聲幅度譜與目標(biāo)幅度譜的均方誤差最小。

圖12 深度學(xué)習(xí)方法流程圖[12]

增益估計(jì)

如圖7所示，基于頻譜濾波的風(fēng)噪抑制方法重點(diǎn)是求解增益。傳統(tǒng)方法如維納濾波法和譜減法不能取得很好的效果，下面總結(jié)幾種增益的求解算法。

決策導(dǎo)向信噪比估計(jì) 該方法[14]在維納濾波的框架下提出了一種更新先驗(yàn)信噪比  的方法求解增益  。

風(fēng)噪抑制系統(tǒng)的后驗(yàn)信噪比估計(jì)  可由下式得到。該方法可以提升被增強(qiáng)語音的主觀質(zhì)量，尤其是減少“musical tones”。

遞歸增益的譜減法 該方法[8]的目的是為了避免單個(gè)離群值對增益計(jì)算造成的影響。因此引入一種使用前一時(shí)頻塊增益的回歸運(yùn)算來計(jì)算當(dāng)前時(shí)頻塊的增益。

軟可聽噪聲掩膜法 該方法[15]的基本想法是根據(jù)心理聲學(xué)模型在噪聲抑制和引入失真之間尋找平衡，即令下式最小。

其中  是根據(jù)心理聲學(xué)模型計(jì)算得到的掩膜閾值。由上式推導(dǎo)可得增益估計(jì)值如下，參數(shù)α可設(shè)經(jīng)驗(yàn)值1。

多傳聲器風(fēng)噪抑制技術(shù)

當(dāng)前最新的智能手機(jī)和TWS耳機(jī)配備有2個(gè)或更多的傳聲器。因此可以考慮基于雙傳聲器的風(fēng)噪抑制方法。

相關(guān)加權(quán)方法 該方法[16]的思想就是利用語音和風(fēng)噪的相關(guān)性差異，使用幅度平方相關(guān)（MSC）  來計(jì)算增益，

差分陣列方法 該方法[17]利用了傳聲器陣列對于不相關(guān)噪聲（如風(fēng)噪聲）比較敏感的特點(diǎn)來降風(fēng)噪，引入功率比的概念，

其中  和  定義如下，

功率比可以有效分離語音和風(fēng)噪，如下圖所示。從圖中可以看出，當(dāng)傳聲器間距較小時(shí)（  ）功率比可以較好的分離風(fēng)噪聲和語音。增益函數(shù)通過計(jì)算純凈語音功率比和帶噪信號功率比的比值確定。

圖13 風(fēng)噪聲和語音功率比[2]

復(fù)相關(guān)風(fēng)噪估計(jì)方法 根據(jù)[18]，假設(shè)傳聲器x和y處的風(fēng)噪不相關(guān)且能量相當(dāng)，傳遞函數(shù)也相似，則可以得到如下關(guān)系，

于是風(fēng)噪聲的功率譜密度可以用下式來估計(jì)，

在信號DOA已知的情況下引入復(fù)相關(guān)的相位信息  [19]，

對于相關(guān)的語音信號，  ；而對于不相關(guān)的風(fēng)噪聲，  呈現(xiàn)均勻分布。

圖14 語音與風(fēng)噪聲復(fù)相關(guān)的相位信息分布[2]

風(fēng)噪聲的STPS估計(jì)由下式給出。

部分語音合成

實(shí)現(xiàn)風(fēng)噪場景下的語音增強(qiáng)，除了通過抑制風(fēng)噪，還可以通過部分語音合成的方式。稱其為部分語音合成是因?yàn)樗惴ūＡ袅嗽�始帶噪信號中的不受風(fēng)噪影響的高頻語音（主要為清音），只合成受風(fēng)噪聲影響嚴(yán)重的低頻語音（主要為濁音）。實(shí)現(xiàn)方法如下圖所示，系統(tǒng)可以在抑制風(fēng)噪的同時(shí)合成語音，二者結(jié)合生成對語音信號的估計(jì)。

圖15 結(jié)合語音生成的風(fēng)噪抑制框架[2]

基于重建的部分語音合成 該方法[20]的基本思想是關(guān)注被風(fēng)噪破壞的低頻語音部分，將問題轉(zhuǎn)化為帶限語音的增強(qiáng)問題。語音生成部分采用線性預(yù)測編碼（LPC）實(shí)現(xiàn)。帶噪語音信號通過截止頻率  的高通濾波器保留未被風(fēng)噪影響的高頻部分，濾波器截至頻率由下式給出。

純風(fēng)噪上限頻率  和語音重構(gòu)上限頻率  可根據(jù)經(jīng)驗(yàn)取值（100Hz和1500Hz）。原始信號中包含風(fēng)噪聲的低頻部分由人工合成的語音替代。

圖16 基于重建的部分語音合成框圖[2]

基于語料庫的部分語音合成 與基于重建的部分語音合成相比，該方法的主要區(qū)別是引入了預(yù)先訓(xùn)練好的語音信息，方法的流程圖如下圖所示。方法的主體部分由三部分構(gòu)成，一是語音合成，不同點(diǎn)在于該方法的激勵(lì)信號通過音高模板循環(huán)（TPC）生成，聲道濾波器系數(shù)通過比較特征向量的相似程度在預(yù)先訓(xùn)練好的字典中尋找合適的系數(shù)。二是計(jì)算用于結(jié)合風(fēng)噪估計(jì)和語音合成的二值掩膜，三是使用傳統(tǒng)噪聲抑制手段抑制殘留噪聲，具體實(shí)現(xiàn)方案參見[21]。

圖17 基于語料庫的部分語音合成框圖[2]

展望

到目前為止，人們從多個(gè)角度出發(fā)，想出了多種抑制風(fēng)噪的方案并取得了巨大的進(jìn)展，但距離完全解決聲頻采集中的風(fēng)噪問題仍有很長的路要走。例如在大風(fēng)噪情況（SNR<-10dB）時(shí)語音增強(qiáng)算法失效問題，實(shí)時(shí)風(fēng)噪抑制問題等還沒有得到很好的解決。作為聲學(xué)領(lǐng)域最具挑戰(zhàn)的課題之一，風(fēng)噪問題還需要更多能人志士投身其中，繼續(xù)研究。

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