【仪器百科】语音信号的噪声抑制与声品质分析

　　语音信号作为人类信息交互的核心载体，在实际采集与传输过程中常受到环境噪声干扰，导致可懂度下降、听觉舒适性降低。噪声抑制旨在从带噪语音中提取纯净语音，而声品质分析则聚焦于人耳对语音主观感知质量的量化评价。本文系统阐述了噪声抑制的主流技术(传统方法与深度学习方法)、声品质的关键评价指标及分析方法，并探讨了两者的关联机制，为语音通信、智能交互等场景中的语音质量优化提供理论与技术参考。
 

　　1. 引言
 

　　语音信号在真实场景(如车载通话、会议录音、智能语音助手交互)中不可避免地混入背景噪声(如交通噪声、人声嘈杂、电子干扰)，这些噪声不仅掩盖语音细节(如辅音的高频成分)，还可能引入非线性失真(如啸叫、混响)，严重影响语音的可懂度(Intelligibility)与听感质量(Quality)。噪声抑制(Noise Suppression)通过信号处理技术分离语音与噪声，而声品质分析(Speech Quality Assessment)则从人耳感知角度量化语音的“好听程度”。两者相辅相成：噪声抑制是提升声品质的手段，声品质分析则为抑制算法的效果评估提供依据。
 

　　2. 语音信号的噪声抑制技术
 

　　2.1 噪声特性与抑制目标
 

　　环境噪声可分为稳态噪声(如空调嗡嗡声、白噪声，频谱特性稳定)与非稳态噪声(如突发的人声、车辆鸣笛，频谱随时间变化)。噪声抑制的核心目标是：在尽可能保留语音原始特征(如频谱包络、谐波结构)的前提下，降低噪声能量，同时避免引入“音乐噪声”(Musical Noise，由传统方法频谱处理导致的类似口哨声的伪影)。
 

　　2.2 传统噪声抑制方法
 

　　传统方法基于信号处理的统计特性，主要包括以下三类：
 

　　(1)谱减法(Spectral Subtraction)
 

　　原理：假设噪声为加性且统计平稳，通过估计噪声频谱(通常利用语音静音段预计算)，从带噪语音频谱中直接减去噪声频谱。公式表示为：
 

　　∣S^(f,t)∣2=max(∣Y(f,t)∣2−α⋅∣N^(f,t)∣2,β⋅∣N^(f,t)∣2)
 

　　其中 Y(f,t)为带噪语音频谱，N^(f,t)为估计的噪声频谱，S^(f,t)为抑制后的语音频谱，α为过减因子(通常取1~2)，β为残余噪声下限系数(避免负值)。
 

　　优缺点：计算简单、实时性好，但对非平稳噪声(噪声频谱快速变化)效果差，易残留音乐噪声。
 

　　(2)维纳滤波(Wiener Filtering)
 

　　原理：基于最小均方误差准则，通过估计语音与噪声的功率谱密度(PSD)，构造线性滤波器，使输出语音与纯净语音的均方误差最小。滤波器频率响应为：
 

　　H(f)=PS​(f)+PN​(f)PS​(f)​
 

　　其中 PS​(f)和 PN​(f)分别为语音与噪声的功率谱。
 

　　优缺点：比谱减法更适应非平稳噪声，但依赖准确的噪声功率谱估计，且在低信噪比(SNR<5 dB)时语音失真明显。
 

　　(3)子空间分解法(如K-SVD、MUSIC)
 

　　原理：将带噪语音信号投影到语音子空间与噪声子空间，通过保留语音子空间的分量实现抑制。例如，基于奇异值分解(SVD)将信号协方差矩阵分解为信号主导和噪声主导的奇异值，保留大奇异值对应的分量。
 

　　优缺点：对稳态噪声效果较好，但计算复杂度高，实时性受限。
 

　　2.3 深度学习驱动的噪声抑制方法
 

　　近年来，深度神经网络(DNN)凭借强大的非线性建模能力，成为噪声抑制的主流技术，主要分为以下两类：
 

　　(1)时频域方法(如DCCRN、SEGAN)
 

　　核心思路：将带噪语音转换到时频域(如短时傅里叶变换STFT的幅度谱或复数谱)，通过神经网络预测干净语音的时频分量，再逆变换回时域。
 

　　典型模型：深度复数卷积递归网络(DCCRN)直接处理STFT的复数谱(包含幅度与相位信息)，通过编码器-解码器结构与门控循环单元(GRU)捕捉时频依赖关系；生成对抗网络(SEGAN)利用生成器生成干净语音谱，判别器区分生成谱与真实谱，提升谱的真实性。
 

　　优势：能自适应复杂噪声(如非稳态噪声、混响)，抑制效果好且音乐噪声少；
 

　　挑战：依赖大量带噪-纯净语音配对数据训练，计算资源需求高。
 

　　(2)端到端时域方法(如Demucs、Wave-U-Net)
 

　　核心思路：直接在时域处理原始波形信号，通过编码器-解码器结构(如U-Net)分离语音与噪声。例如，Demucs利用多层卷积与残差连接，将输入信号分解为语音、噪声等多个源信号。
 

　　优势：无需频域变换，保留完整的时域信息(如瞬态脉冲)，适合处理突发噪声；
 

　　挑战：模型复杂度更高，对训练数据的多样性要求更严格。
 

　　3. 语音信号的声品质分析
 

　　声品质分析旨在量化语音的主观听感质量，通常从客观指标与主观评价两方面展开。
 

　　3.1 客观评价指标
 

　　(1)基于语音清晰度的指标
 

　　语音可懂度（STOI, Short-Time Objective Intelligibility）：通过计算带噪语音与纯净语音在短时帧上的相关性，反映语音信息的保留程度(取值0~1，越接近1可懂度越高)，对噪声引起的频谱掩蔽敏感。
 

　　PESQ（Perceptual Evaluation of Speech Quality）：基于人耳听觉感知模型，将带噪语音与纯净语音映射到感知域，计算失真得分(范围1~5，接近5表示质量高)，综合反映噪声导致的失真与频谱畸变。
 

　　POLQA（Perceptual Objective Listening Quality Analysis）：PESQ的升级版，支持宽带/超宽带语音(>7 kHz)，对噪声、延迟、丢包等复合失真的评价更准确。
 

　　(2)基于噪声特性的指标
 

　　信噪比（SNR, Signal-to-Noise Ratio）：纯净语音与噪声的能量比(dB)，直接反映噪声强度(公式：SNR=10log10​(∑(y(t)−s(t))2∑s2(t)​))，但无法衡量人耳对噪声的敏感差异(如低频噪声可能比高频噪声更易察觉)。
 

　　噪声掩蔽比（NMR, Noise Masking Ratio）：评估噪声对语音关键频段(如300~3400 Hz的语音频带)的掩蔽程度，与语音可懂度强相关。
 

　　3.2 主观评价方法
 

　　通过人工听音实验(如MOS, Mean Opinion Score)让受试者对语音质量打分(通常1~5分，1为“极差”，5为“佳”)，但主观评价成本高、一致性依赖受试者经验，常作为客观指标的校准基准。
 

　　3.3 声品质与噪声抑制的关联
 

　　噪声抑制的目标是通过降低噪声能量(提升SNR)、保留语音谐波结构(维持PESQ高分)，最终改善主观听感。例如，深度学习抑制算法因能精准保留语音谐波(如辅音的高频噪声)，通常在PESQ和STOI上显著优于传统方法；而传统谱减法若参数设置不当(如过减因子过大)，虽可能提升SNR，但会引入语音失真(PESQ下降)。
 

　　4. 典型应用场景与挑战
 

　　4.1 典型场景
 

　　车载语音交互：需抑制发动机噪声(低频轰鸣)、风噪(宽带噪声)及乘客对话(非稳态干扰)，对实时性与鲁棒性要求高；
 

　　远程会议系统：需处理多人混响(房间反射导致的拖尾效应)与背景人声(同频段干扰)，重点提升语音可懂度；
 

　　助听器与人工耳蜗：针对老年性耳聋用户，需在极低SNR(如-5 dB)下抑制环境噪声，同时避免过度压缩导致语音自然度下降。
 

　　4.2 当前挑战
 

　　非稳态噪声抑制：突发噪声(如玻璃破碎声)的频谱变化快，传统方法难以跟踪，深度学习模型需更大规模的动态噪声数据；
 

　　计算复杂度与实时性平衡：深度学习模型(如DCCRN)的参数量大，在移动端(如手机、耳机)部署时需轻量化设计(如知识蒸馏、量化压缩)；
 

　　个性化适配：不同用户对噪声的敏感度差异大(如耳鸣患者对高频噪声更敏感)，需结合用户反馈的自适应抑制策略。
 

　　5. 结论与展望
 

　　噪声抑制与声品质分析是提升语音信号可用性的关键技术。传统方法在稳态噪声场景下仍具实用价值，而深度学习方法通过数据驱动的自适应能力，已成为复杂噪声环境的主流解决方案。未来发展趋势包括：
 

　　多模态融合：结合视觉(唇动信息)、麦克风阵列(空间定位)等多传感器数据，进一步提升抑制鲁棒性；
 

　　轻量化与边缘计算：通过模型剪枝、神经架构搜索(NAS)设计低功耗抑制算法，适配物联网设备；
 

　　主观感知优化：引入心理声学模型(如响度、粗糙度感知)，使抑制后的语音不仅“清晰”而且“自然”。
 

　　通过跨学科技术的融合，语音信号的噪声抑制与声品质分析将为智能人机交互、医疗辅助等领域提供更可靠的技术支撑。