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  •  噪声抑制算法中,谱减算法用的是验证信噪比,维纳滤波器使用的是先验信噪比,MMSE(最小均方误差)算法既用到了先验信噪比,也用到了后验信噪比,那么,自然提出一个问题,在降噪过程中,先验信噪比与 ...

         噪声抑制算法中,谱减算法用的是后验证信噪比,维纳滤波器使用的是先验信噪比,MMSE(最小均方误差)算法既用到了先验信噪比,也用到了后验信噪比,那么,自然提出一个问题,在降噪过程中,先验信噪比与后验信噪比到底那个作用比较大。这个结论其实通过验证可以得出,先验信噪比是影响噪声抑制的主要参数,后验信噪比是辅助参数。


           那么先验信噪比与后验信噪比它们之间又有什么关系,这里做一个分析。
           先看下面的一个公式:
     

          这里k为帧数,m为频率,先验信噪比等于纯净语音信号的功率(X)除以噪声信号的功率(D),假设语音信号是平稳的,且噪声与语音信号不相关,则等于带噪语音功率(Y)减去噪声功率(D)后除以噪声功率,最后化简为先验信噪比等于后验信噪(gamma)比减去1。


          另外,根据统计学中的先验信噪比与后验信噪比的关系,已知:

          这里,我们发现,第二个公式跟第一个是很像的,如果我们把这两个公式中的值分别只取一半进行中和一下,可以得到第三个公式:


          再扩展下,如果这里的权重1/2变成一个变量a,上式就变为:


          这个公式就是知名的判决引导法公式,很多降噪算法就使用这个公式进行先验信噪比的估计!


    参考文献:https://user.qzone.qq.com/314138065/blog/1442843834

    致谢: 本文转载于 https://blog.csdn.net/fangbingxiao/article/details/80037628

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  • 针对固定阈值小波包语音增强算法造成的语音失真问题,提出一种采用后验信噪比修正小波包自适应阈值的语音增强算法。该算法先用结合掩蔽效应改进的非平稳噪声估计算法估计噪声功率,确保计算出准确的节点后验信噪比;...
  • 噪声抑制算法中,谱减算法用的是验证信噪比,维纳滤波器使用的是先验信噪比,MMSE算法既用到了先验信噪比,也用到了后验信噪比,那么,自然提出一个问题,在降噪过程中,先验信噪比与后验信噪比到底那个作用比较大...

    噪声抑制算法中,谱减算法用的是后验证信噪比,维纳滤波器使用的是先验信噪比,MMSE算法既用到了先验信噪比,也用到了后验信噪比,那么,自然提出一个问题,在降噪过程中,先验信噪比与后验信噪比到底那个作用比较大。这个结论其实通过验证可以得出,先验信噪比是影响噪声抑制的主要参数,后验信噪比是辅助参数。

     
    那么先验信噪比与后验信噪比它们之间又有什么关系,这里做一个分析。中间如有不清楚的地方,可以到群(374737122)内寻求帮助。
     
    先看下面的一个公式:
    这里k为帧数,m为频率,先验信噪比等于纯净语音信号的功率(X)除以噪声信号的功率(D),假设语音信号是平稳的,且噪声与语音信号不相关,则等于带噪语音功率(Y)减去噪声功率(D)后除以噪声功率,最后化简为先验信噪比等于后验信噪(gamma)比减去1。
     
    另外,根据统计学中的先验信噪比与后验信噪比的关系,已知:
    这里,我们发现,第二个公式跟第一个是很像的,如果我们把这两个公式中的值分别只取一半进行中和一下,可以得到第三个公式:

    再扩展下,如果这里的权重1/2变成一个变量a,上式就变为:

    这个公式就是知名的判决引导法公式,很多降噪算法就使用这个公式进行先验信噪比的估计!
     
    本文来自于icoolmedia,有对相关算法感兴趣的朋友,欢迎加入音视频算法讨论QQ群(374737122)里一起交流!
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  • 结合经典的谱增益算法和迭代算法,提出了一种基于谱...同时这 种方法解决了基于直接判据算法,先验信噪比估计值比后验信噪比估计值延迟一帧的问题,从而有 效地消除“音乐噪声”。试验表明,这种算法能够有效地消除噪声。
  • 先验信噪比估计

    千次阅读 2019-09-30 17:41:14
    先验信噪比估计 ...定义先验信噪比(priori SNR)、后验信噪比(posteriori SNR)如下 ξk(n)=E{Ak2(n)}λd(k,n)(1) \xi_{k}(n)=\frac{E\left\{A_{k}^{2}(n)\right\}}{\lambda_{d}(k, n)}\tag1 ξk​(n)=λ...

    先验信噪比估计

    很多降噪算法如维纳滤波、MMSE估计器等都依赖先验信噪比(priori SNR)信息

    定义先验信噪比(priori SNR)、后验信噪比(posteriori SNR)如下
    ξ k ( n ) = E { A k 2 ( n ) } λ d ( k , n ) (1) \xi_{k}(n)=\frac{E\left\{A_{k}^{2}(n)\right\}}{\lambda_{d}(k, n)}\tag1 ξk(n)=λd(k,n)E{Ak2(n)}(1)

    γ k ( n ) = Y k 2 ( n ) λ d ( k , n ) (2) \gamma_k(n)=\frac{{Y_{k}^{2}(n)}}{\lambda_{d}(k, n)}\tag2 γk(n)=λd(k,n)Yk2(n)(2)

    上式中的 A k ( n ) A_{k}(n) Ak(n)为目标信号的幅度谱、 λ d ( n ) \lambda_d(n) λd(n)为噪声的功率谱,这里先假定噪声平稳且可以在无语音段估计得到。

    假设噪声和语音不相关且为加性噪声,则 ξ k \xi_k ξk可以写成下式
    ξ k ( n ) = E { A k 2 ( n ) } λ d ( k , n ) = E { Y k 2 ( n ) − λ d ( k , n ) } λ d ( k , n ) = E { Y k 2 ( n ) } λ d ( k , n ) − 1 = E { λ k ( n ) − 1 } (3) \begin{aligned}\xi_{k}(n)&=\frac{E\left\{A_{k}^{2}(n)\right\}}{\lambda_{d}(k, n)}\\&=\frac{E\left\{Y_{k}^{2}(n)-\lambda_d(k,n)\right\}}{\lambda_{d}(k, n)}\\&=\frac{E\left\{Y_{k}^{2}(n)\right\}}{\lambda_{d}(k, n)}-1\\&=E\left\{\lambda_{k}(n)-1\right\}\end{aligned}\tag3 ξk(n)=λd(k,n)E{Ak2(n)}=λd(k,n)E{Yk2(n)λd(k,n)}=λd(k,n)E{Yk2(n)}1=E{λk(n)1}(3)

    一般所说的SNR就是指先验信噪比,维纳滤波器就是关于先验信噪比的函数
    W = ξ 1 + ξ (4) W=\frac{\xi}{1+\xi}\tag4 W=1+ξξ(4)
    后验信噪比也叫瞬时信噪比,如谱减公式中用到的就是后验信噪比
    A 2 = ∣ Y ∣ 2 − λ d = 1 λ d ( γ − 1 ) (5) \begin{aligned}A^2&=|Y|^2-\lambda_d\\&=\frac{1}{\lambda_d}(\gamma-1)\end{aligned}\tag5 A2=Y2λd=λd1(γ1)(5)
    因为谱减法是直接使用瞬时信噪比,因此会更容易产生音乐噪声,当然,也有很多的改进方法减小音乐噪声的影响。

    合并(1)、(3)两式得到以下形式
    ξ k ( n ) = E { 1 2 A k 2 ( n ) λ d ( k , n ) + 1 2 [ γ k ( n ) − 1 ] } (6) \xi_k(n)=E\begin{Bmatrix}\frac{1}{2}\frac{A_{k}^{2}(n)}{\lambda_{d}(k, n)}+\frac{1}{2}[\gamma_k(n)-1]\end{Bmatrix}\tag6 ξk(n)=E{21λd(k,n)Ak2(n)+21[γk(n)1]}(6)
    这里还有一个烦人的期望符号 E E E,还是老方法,用一阶递归平滑代替时间平均,则估计得到的 ξ k ( n ) \xi_k(n) ξk(n)为下式:
    ξ k ^ ( n ) = α A ^ k 2 ( n − 1 ) λ d ( k , n − 1 ) + ( 1 − α ) m a x ( γ k ( n ) − 1 , 0 ) (7) \hat{\xi_k}(n)=\alpha\frac{\hat{A}_k^2(n-1)}{\lambda_d(k,n-1)}+(1-\alpha)max(\gamma_k(n)-1,0)\tag7 ξk^(n)=αλd(k,n1)A^k2(n1)+(1α)max(γk(n)1,0)(7)
    其中 A ^ k 2 ( n − 1 ) \hat{A}_k^2(n-1) A^k2(n1)表示上一帧的幅度估计值。

    (7)式就是著名的判决引导(Dicision-Directed)公式,被广泛用在了降噪算法的大街小巷里

    例如,webrtc的单通道降噪算法源码里可以看到如下模块

    // Compute prior and post SNR based on quantile noise estimation.
    // Compute DD estimate of prior SNR.
    // Inputs:
    //   * |magn| is the signal magnitude spectrum estimate.
    //   * |noise| is the magnitude noise spectrum estimate.
    // Outputs:
    //   * |snrLocPrior| is the computed prior SNR.
    //   * |snrLocPost| is the computed post SNR.
    static void ComputeSnr(const NoiseSuppressionC *self,
                           const float *magn,
                           const float *noise,
                           float *snrLocPrior, float *logSnrLocPrior,
                           float *snrLocPost) {
        size_t i;
    
        for (i = 0; i < self->magnLen; i++) {
            // Previous post SNR.
            // Previous estimate: based on previous frame with gain filter.
            float previousEstimateStsa = self->magnPrevAnalyze[i] /
                                         (self->noisePrev[i] + 0.0001f) * self->smooth[i];
            // Post SNR.
            snrLocPost[i] = 0.f;
            if (magn[i] > noise[i]) {
                snrLocPost[i] = magn[i] / (noise[i] + 0.0001f) - 1.f;
            }
            // DD estimate is sum of two terms: current estimate and previous estimate.
            // Directed decision update of snrPrior.
            snrLocPrior[i] = 2.f * (
                    DD_PR_SNR * previousEstimateStsa + (1.f - DD_PR_SNR) * snrLocPost[i]);
            logSnrLocPrior[i] = logf(snrLocPrior[i] + 1.0f);
        }  // End of loop over frequencies.
    }
    
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  • 验证信噪比公式

    2015-06-26 17:37:57
    验证‘A spatial-domain joint-nulling method of self-interference in full duplex relays’ 中关于信噪比表达式
  • 在40 Gbit/s和ROADM波分系统中,传统的信噪比测试方法已不适用,需要进行带内信噪比测试。积分法虽然可以测试带内信噪比,但由于需要反复打开和关闭信号光,并且每次只能测试一个通道,不适于系统测试。目前的偏振法...
  • 利用MATLAB仿真最大后验概率准则(MAP)和最大似然概率准则(ML)的判决过程,给出了不同信噪比下的误比特率曲线
  • 信噪比为负

    2021-04-23 21:16:08
    对带噪语音信号进行wiener语音增强,计算后验信噪比是负,是程序的问题,还是跟我选择的语音信号和噪声信号有关系呢?clear all;% 维纳滤波语音增强[filename,pathname] = uigetfile('*.wav','请选择语音文件:');...

    对带噪语音信号进行wiener语音增强,计算后验信噪比是负,是程序的问题,还是跟我选择的语音信号和噪声信号有关系呢?

    clear all;

    % 维纳滤波语音增强

    [filename,pathname] = uigetfile('*.wav','请选择语音文件:');

    [filename1,pathname1] = uigetfile('*.wav','请选择噪声文件:');

    filepath_name = [pathname1 filename1];

    [s,fs] = wavread([pathname filename]);

    [x,NOISE] = add_noisem(s,filepath_name,15,fs);

    SNR1=SNR_singlech(s,x); %计算先验信噪比

    frameSize=256;%帧长度

    L=length(s);

    N=ceil(L/frameSize);%帧移

    % 估计噪声功率谱

    Z=zeros(1,frameSize);

    z=zeros(1,frameSize);

    noise_psd=0;h=15;d=2;

    for ii=1:frameSize:h*frameSize

    p=0;

    for j=1:frameSize

    z(j)=x(ii+j-1); % 一帧内数据处理

    end

    Z=abs(fft(z,frameSize)); % 求幅值

    for n=1:frameSize

    temp=1;

    for k=1:d

    temp=temp*Z(n);%求平方

    end

    p=p+temp; % 求幅值总和

    end

    p=p/frameSize; % 求一帧内平均

    if (p<0.01)

    h=h-1;

    end

    noise_psd=noise_psd+p;

    end

    noise_psd=noise_psd/h;

    %toc;

    %tic;

    % 设置初始值,语音增强算法主体部分

    X=zeros(1,frameSize);

    G_k=zeros(1,frameSize);

    A=zeros(1,frameSize);

    s=zeros(1,N*frameSize);

    Y=zeros(1,N*frameSize);

    for k=1:frameSize:N*(frameSize-1)

    for j=1:frameSize

    if (k+j>L)

    x(k+j)=0;

    end

    x_window(j)=x(k+j-1);

    end

    X=fft(x_window,frameSize);

    phase=angle(X);

    for jj=1:frameSize

    X(jj)=(abs(X(jj)))^2; % 幅值平方,即功率谱

    end

    S=max((X-noise_psd),0);

    G_k=S./X;

    A=G_k.*(X.^0.5);

    S=A.*exp(i*phase);

    s(k:k+frameSize-1)=ifft(S,frameSize);

    end

    Y=real(s);

    %toc;

    wavplay(s,fs); % 输出原始音频

    wavplay(x,fs); % 输出加噪音频

    wavplay(Y,fs); % 输出增强音频

    % 画图显示效果

    figure(1);

    subplot(211);plot(s);

    title('原始语音信号'); %原始语音信号

    subplot(212);

    specgram(s,fs,L,frameSize,N); %原始信号的语谱图

    title('原始信号语谱图');

    figure(2);

    subplot(211);plot(x);

    title('加噪语音信号'); %加噪的语音信号

    subplot(212);

    specgram(x,fs,L,frameSize,N); %加噪信号的语谱图

    title('加噪信号语谱图');

    figure(3);

    subplot(211);plot(Y);

    title('增强的语音信号'); %增强的语音信号

    subplot(212);

    specgram(Y,fs,L,frameSize,N); %增强信号的语谱图

    title('增强信号语谱图');

    %*******计算增强前后的信噪比****

    SNR2=SNR_singlech(s,Y); %计算后验信噪比

    %SNR1=10*log10(var(s')/var(NOISE));

    %SNR2=10*log10(var(s')/var(Y'-s'));

    figure(4);

    subplot(2,1,1);

    plot(x);

    title(['加噪语音信号(SNR1=',num2str(SNR1),'dB)']);

    subplot(2,1,2);

    plot(Y);

    title(['增强语音信号(SNR2=',num2str(SNR2),'dBSNR=',num2str(SNR2-SNR1),'dB)']);

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  • 以多像素光子计数器(MPPC)的光电特性和实验结果为基础,通过对传统的工作在线性模式下的雪崩光电二极管的信噪比公式进行修正,得到了适用于MPPC的信噪比表达式。对在随机光子探测模式下的信噪比表达式进行了数值...
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  • 如何计算信号的信噪比

    万次阅读 2019-05-11 18:59:27
    计算信号的信噪比: 1、信噪比的计量单位是dB,其计算方法是10LOG(Ps/Pn),其中Ps和Pn分别代表信号和噪声的有效功率。请注意:这是功率比。 2、也可以换算成电压幅值的比率关系: 20LOG(Vs/Vn),Vs和Vn分别代表信号...
  • Matlab程序实现了MAP算法-最大后验概率算法,同时包括对算法有:卷积编码、卷积解码,BPSK,AWGN。同时绘制它的误码率和SNR(信噪比)。
  • 通过分析小波变换处理信号噪声的方法及其在微弱信号检测方面的不够完善之处,提出适合于极低信噪比条件下小波消噪法的信号检测原理和方法,即通过构造具有可调功能的阈值函数以及对小波分解系数处理方式的优化设计等...
  • 鉴于传统基因选择方法会选出大量冗余基因从而导致样本预测准确率较低,提出了一种基于信噪比与邻域粗糙集的特征基因选择方法(Signal noise ration and the neighborhood rough set,SNRS)。首先采用信噪比指标获得分类...
  • 通过对USAF-1951 分辨率板成像测得横向分辨率由13.93 μm 提高到5.52 μm,采用平衡探测的方法使得洋葱样品图像信噪比(SNR)由15.07 dB 提高到22.6 dB。研究结果表明,采用平衡探测的方法能够提高图像分辨率和信噪比...
  • 对于磁共振(MR)图像,通常将信噪比(SNR)用作质量指标,而对不同观察者的一致性尚知之甚少。方法总共有192、88、76和分别使用T2 *,T1,T2和对比增强的T1(T1C)加权MR成像序列获取55张大脑图像。 对于每种成像...
  • 峰值信噪比

    2015-12-25 16:31:42
    可以用来计算遥感图像融合效果,网上有的代码是错误的,本人这个已验证过可用
  • 信噪比

    万次阅读 2016-01-25 17:51:27
     看到很多朋友都在谈论信噪比这个概念,正好前段时间学到了这个,特此拿出来班门弄斧一下。   信噪比--SNR(有时写成S/N)是signal-to-noise ratio的缩写,是指有用信号(规定输入电压下的输出信号电压)和噪声信号...
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  • 通过Matlab模拟了随机产生的一定概率分布的信号序列,叠加高斯噪声利用最大后验概率(MAP)检 测到的误码率,做出BER~SNR曲线,并与理论计算得到的曲线进行比较,两者吻合
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空空如也

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后验信噪比