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白噪聲下基于各向異性濾波的語音增強算法研究

發(fā)布時間:2017-09-11 07:15

  本文關鍵詞:白噪聲下基于各向異性濾波的語音增強算法研究


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【摘要】:通過介紹各向異性濾波的模型,然后用語音信號的幅度去代替圖像的梯度,進而利用各向異性濾波在圖像處理領域中的濾波原理對語音信號進行處理,分析處理結(jié)果,并且將該方法的增強效果與其他三種經(jīng)典的語音增強算法做了比較.仿真結(jié)果表明:在白噪聲為背景噪聲的情況下,各向異性濾波方法具有較好的濾波性能,并且與其他三種經(jīng)典的語音增強算法相比,其算法復雜度低,計算量小,運行時間短.
【作者單位】: 蘭州交通大學電子與信息工程學院;
【關鍵詞】白噪聲 各向異性濾波 語音增強
【基金】:國家自然科學基金項目(F011706)
【分類號】:TN912.35
【正文快照】: 0引言在圖像處理過程中,各向異性濾波算法能夠通過擴散矩陣獲取圖像的大量局部結(jié)構(gòu)信息[1],并且設定迭代次數(shù),從而能夠控制擴散過程,達到更好的濾波效果.因此,本文將此算法引入到語音增強過程中,預期通過獲得帶噪語音的大量局部信息來控制濾波過程,進而得到更好的去噪效果.研

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本文編號:829335

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