【摘要】：為了提高噪聲估計(jì)的準(zhǔn)確性,改進(jìn)語(yǔ)音增強(qiáng)方法性能,在改進(jìn)的最小控制遞歸平均算法(Improved Minima Controlled Recursive Averaging,IMCRA)的基礎(chǔ)上提出了一種基于噪聲分類的語(yǔ)音增強(qiáng)方法。該方法首先對(duì)含噪語(yǔ)音進(jìn)行噪聲類型的判斷,然后根據(jù)判定的噪聲類型選取相應(yīng)的最優(yōu)參數(shù)進(jìn)行噪聲估計(jì),最后采用最優(yōu)修正的對(duì)數(shù)譜幅度語(yǔ)音估計(jì)計(jì)算增強(qiáng)后的語(yǔ)音。該方法相對(duì)于傳統(tǒng)IMCRA算法,在語(yǔ)音信號(hào)的還原和背景噪聲的抑制兩方面都有較好的性能。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of noise estimation and improve the performance of speech enhancement method, a speech enhancement method based on noise classification is proposed based on the improved minimum control recursive average algorithm (Improved Minima Controlled Recursive Averaging,IMCRA). Firstly, the noise type of noisy speech is judged, and then the corresponding optimal parameters are selected to estimate the noise according to the determined noise type. Finally, the enhanced speech is calculated by using the optimal modified logarithmic spectral amplitude speech estimation. Compared with the traditional IMCRA algorithm, the proposed method has better performance in both the restoration of speech signal and the suppression of background noise.
【作者單位】： 華東理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;山東理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61271349) 華東理工大學(xué)基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)探索研究基金(WH1214015)
【分類號(hào)】：TN912.3

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2443620