本文關(guān)鍵詞：基于維納濾波的數(shù)字助聽(tīng)器語(yǔ)音增強(qiáng)算法　出處：《電子器件》2017年04期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：研究了基于先驗(yàn)信噪比估計(jì)的維納濾波增強(qiáng)算法。針對(duì)基于先驗(yàn)信噪比估計(jì)的維納濾波法未能有效提高語(yǔ)音可懂度的缺點(diǎn)進(jìn)行了研究與改進(jìn):首先,引入了以MMSE(Minimum Mean Square Errow)為準(zhǔn)則的兩步先驗(yàn)信噪比估計(jì)取代原"直接判決"法;其次,針對(duì)信噪比為負(fù)的區(qū)域,增益函數(shù)的過(guò)高估計(jì)會(huì)嚴(yán)重降低語(yǔ)音可懂度的問(wèn)題對(duì)增益函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn),放大了負(fù)信噪比區(qū)域的噪聲譜,從而降低增益函數(shù)被過(guò)高估計(jì)的可能性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的方法能夠有效的提高語(yǔ)音可懂度。
[Abstract]:The enhancement algorithm of Wiener filter based on prior SNR estimation is studied. Firstly, the shortcomings of Wiener filter based on prior SNR estimation can not improve speech intelligibility effectively are studied and improved. A two-step prior signal-to-noise ratio (SNR) estimation based on MMSE(Minimum Mean Square Errowis introduced to replace the original "direct decision" method. Secondly, for the region with negative SNR, the gain function is improved by overestimating the gain function and amplifying the noise spectrum in the negative SNR region. Experimental results show that the improved method can effectively improve speech intelligibility.
【作者單位】： 徐州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息與電氣工程學(xué)院;江蘇師范大學(xué)物理與電子工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61301219,61273266)
【分類號(hào)】：TN912.35
【正文快照】： 聽(tīng)力損失患者由于聽(tīng)覺(jué)器官受損,其言語(yǔ)辨識(shí)能力下降,使得他們?cè)谠肼暛h(huán)境中的語(yǔ)音理解力遠(yuǎn)低于聽(tīng)力正常者。噪聲環(huán)境中聽(tīng)力損失患者的語(yǔ)音理解度是影響助聽(tīng)器使用的關(guān)鍵因素之一[1],因此語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)是助聽(tīng)器中的一種核心技術(shù),它能有效消除背景噪聲,改善語(yǔ)音質(zhì)量,從而提高患者

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本文編號(hào)：1392032