發(fā)布時(shí)間：2019-09-17 12:19

【摘要】：語(yǔ)音信號(hào)的頻譜結(jié)構(gòu)復(fù)雜性決定了其短時(shí)譜分布不能用單一的概率密度函數(shù)(Probability density function,PDF)準(zhǔn)確描述。據(jù)此,提出了一種采用超高斯混合模型對(duì)語(yǔ)音信號(hào)幅度譜建模以實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音增強(qiáng)的新方法。首先,采用超高斯混合模型對(duì)語(yǔ)音信號(hào)幅度譜的先驗(yàn)分布進(jìn)行建模,相對(duì)于傳統(tǒng)的單一模型,該模型能更好地描述語(yǔ)音信號(hào)的多類特性;然后,在增強(qiáng)過程中自適應(yīng)更新混合分量的PDF及其權(quán)重,從而克服了傳統(tǒng)模型難以跟蹤語(yǔ)音信號(hào)分布動(dòng)態(tài)變化的缺點(diǎn)。仿真結(jié)果表明與傳統(tǒng)的短時(shí)譜估計(jì)算法相比,該算法的噪聲抑制性能有較大的提升,增強(qiáng)語(yǔ)音的主觀感知質(zhì)量也有明顯改善。
【作者單位】： 解放軍理工大學(xué)指揮信息系統(tǒng)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TN912.3

【共引文獻(xiàn)】

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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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9 王琳珠;胡可剛;單_，

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