一、引言

语音增强技术在通信、语音识别、助听器等领域有着广泛应用。传统的语音增强方法，如谱减法、维纳滤波等，在处理噪声时往往忽略了人耳的听觉特性。而基于人耳掩蔽效应的语音增强算法，能够更好地模拟人耳对声音的感知，在去除噪声的同时，尽可能保留语音的有用信息，提高语音的可懂度和质量。本文将详细介绍基于人耳掩蔽效应的语音增强算法原理，并重点探讨其信噪比计算方法，同时提供Matlab源码实现。

二、人耳掩蔽效应原理

人耳掩蔽效应是指一个较弱的声音（被掩蔽音）在另一个较强声音（掩蔽音）的影响下，人耳难以察觉的现象。掩蔽效应可分为同时掩蔽和异时掩蔽。同时掩蔽是指掩蔽音和被掩蔽音同时出现时产生的掩蔽；异时掩蔽又分为前掩蔽和后掩蔽，前掩蔽是指被掩蔽音先于掩蔽音出现时的掩蔽，后掩蔽是指被掩蔽音后于掩蔽音出现时的掩蔽。

在语音信号处理中，利用人耳掩蔽效应可以判断哪些频率成分的噪声可以被语音信号本身掩蔽掉。例如，在一个强语音频率成分附近，较弱的噪声频率成分可能会被掩蔽，从而在增强语音时可以不对这些被掩蔽的噪声进行处理，减少对语音信号的损伤。

三、基于人耳掩蔽效应的语音增强算法

3.1 算法基本步骤

1. 语音信号预处理：对输入的含噪语音信号进行分帧处理，通常帧长取20 - 30ms，帧移取10 - 15ms。同时，对每一帧信号进行加窗操作，常用的窗函数有汉明窗、汉宁窗等，以减少频谱泄漏。
2. 计算频谱：对每一帧加窗后的信号进行快速傅里叶变换（FFT），得到信号的频谱。
3. 估计掩蔽阈值：根据人耳掩蔽效应的原理，计算每一帧语音信号在不同频率点的掩蔽阈值。掩蔽阈值的计算通常需要考虑语音信号的能量分布、频率特性等因素。
4. 噪声抑制：将含噪语音信号的频谱与掩蔽阈值进行比较，对于频谱幅度低于掩蔽阈值的频率成分，认为是噪声成分，进行抑制处理；对于频谱幅度高于掩蔽阈值的频率成分，保留或进行适当的增强。
5. 信号重构：对处理后的频谱进行逆快速傅里叶变换（IFFT），得到增强后的语音信号时域波形。

3.2 关键技术点

• 掩蔽阈值计算模型：常用的掩蔽阈值计算模型有基于临界频带的模型等。临界频带是将人耳可听频率范围划分为若干个频带，在每个频带内，声音的掩蔽效应具有相似的特性。通过计算每个临界频带内的语音能量，结合人耳掩蔽曲线，可以估计出该频带内的掩蔽阈值。
• 噪声估计：准确的噪声估计对于语音增强效果至关重要。可以采用基于语音活动检测（VAD）的方法，在语音非活动段估计噪声的频谱特性；也可以采用递归平均的方法，对每一帧的噪声进行动态估计。

四、信噪比计算方法

信噪比（SNR）是衡量语音增强效果的重要指标，它反映了增强后语音信号中语音成分与噪声成分的比例。信噪比的计算公式为：
[SNR = 10\log{10}\left(\frac{P{s}}{P{n}}\right)]
其中，(P{s}) 是语音信号的功率，(P_{n}) 是噪声信号的功率。

4.1 计算步骤

1. 分离语音和噪声：在已知纯净语音和含噪语音的情况下，可以通过将含噪语音减去纯净语音得到噪声信号（在实际应用中，通常需要先进行语音增强处理，再估计剩余噪声）。
2. 计算功率：分别计算语音信号和噪声信号的功率。对于离散信号 (x[n])，其功率 (P) 的计算公式为：
   [P=\frac{1}{N}\sum_{n = 0}^{N - 1}|x[n]|^{2}]
   其中，(N) 是信号的采样点数。
3. 计算信噪比：将计算得到的语音功率和噪声功率代入信噪比公式，得到信噪比值。

五、Matlab源码实现及说明

5.1 源码功能概述

提供的Matlab源码实现了基于人耳掩蔽效应的语音增强算法，并包含信噪比计算功能。源码主要包括以下几个部分：语音信号读取与预处理、掩蔽阈值计算、噪声抑制、信号重构以及信噪比计算。

5.2 关键代码示例

% 读取语音信号
[x, fs] = audioread('noisy_speech.wav');
% 分帧处理
frame_length = round(0.025 * fs); % 帧长25ms
frame_shift = round(0.01 * fs);   % 帧移10ms
num_frames = floor((length(x) - frame_length) / frame_shift) + 1;
framed_signal = zeros(frame_length, num_frames);
for i = 1:num_frames
    start_index = (i - 1) * frame_shift + 1;
    end_index = start_index + frame_length - 1;
    framed_signal(:, i) = x(start_index:end_index).* hamming(frame_length);
end
% 计算频谱
num_fft = 2^nextpow2(frame_length);
spectrum = zeros(num_fft/2 + 1, num_frames);
for i = 1:num_frames
    fft_result = fft(framed_signal(:, i), num_fft);
    spectrum(:, i) = abs(fft_result(1:num_fft/2 + 1));
end
% 估计掩蔽阈值（简化示例）
% 这里只是简单示例，实际掩蔽阈值计算更复杂
masking_threshold = zeros(size(spectrum));
for i = 1:num_frames
    % 假设一个简单的掩蔽阈值计算方式
    masking_threshold(:, i) = 0.1 * max(spectrum(:, i));
end
% 噪声抑制
enhanced_spectrum = spectrum;
for i = 1:num_frames
    for j = 1:size(spectrum, 1)
        if spectrum(j, i) < masking_threshold(j, i)
            enhanced_spectrum(j, i) = 0;
        end
    end
end
% 信号重构
enhanced_signal = zeros(size(x));
for i = 1:num_frames
    start_index = (i - 1) * frame_shift + 1;
    end_index = start_index + frame_length - 1;
    ifft_result = ifft([enhanced_spectrum(:, i); conj(flipud(enhanced_spectrum(2:end - 1, i)))]);
    enhanced_signal(start_index:end_index) = enhanced_signal(start_index:end_index) + real(ifft_result(1:frame_length)).* hamming(frame_length);
end
enhanced_signal = enhanced_signal / max(abs(enhanced_signal)); % 归一化
% 信噪比计算（假设已知纯净语音）
[clean_x, ~] = audioread('clean_speech.wav');
clean_power = sum(abs(clean_x).^2) / length(clean_x);
noise_power = sum(abs(x - enhanced_signal).^2) / length(x);
snr = 10 * log10(clean_power / noise_power);
fprintf('增强后语音的信噪比为: %f dB\n', snr);
% 保存增强后的语音
audiowrite('enhanced_speech.wav', enhanced_signal, fs);

5.3 源码使用说明

将上述代码保存为一个.m文件，准备好含噪语音文件（如noisy_speech.wav）和对应的纯净语音文件（如clean_speech.wav），放在与.m文件相同的目录下。运行.m文件，即可得到增强后的语音文件（enhanced_speech.wav）以及增强后语音的信噪比值。

六、总结与展望

基于人耳掩蔽效应的语音增强算法能够充分利用人耳的听觉特性，在去除噪声的同时更好地保留语音信息。本文详细介绍了该算法的原理、信噪比计算方法，并提供了Matlab源码实现。在实际应用中，还可以进一步优化掩蔽阈值计算模型、噪声估计方法等，以提高语音增强的效果。未来，随着深度学习等技术的发展，可以将深度学习模型与人耳掩蔽效应相结合，探索更加有效的语音增强算法。