發(fā)布時(shí)間：2018-05-08 08:20

  本文選題：語音增強(qiáng) + 非平穩(wěn)噪聲��； 參考：《信號(hào)處理》2017年07期

【摘要】：噪聲幅度譜估計(jì)是有效抑制外界噪聲干擾、提高語音增強(qiáng)算法整體輸出性能的重要環(huán)節(jié)。但目前針對(duì)該問題的研究相對(duì)較少,常用的語音激活檢測(cè)算法只能在語音不存在階段對(duì)噪聲信號(hào)的幅度譜進(jìn)行更新或估計(jì),無法適用于更為復(fù)雜的非平穩(wěn)噪聲環(huán)境。為克服這一問題,本文基于噪聲頻譜的復(fù)高斯分布模型假設(shè),提出了新型的兩步噪聲幅度譜估計(jì)算法。算法首先采用軟判決技術(shù)計(jì)算噪聲信號(hào)的功率譜,然后再結(jié)合復(fù)高斯分布條件下信號(hào)幅度譜和功率譜之間的數(shù)學(xué)關(guān)系間接地獲取噪聲幅度譜的估計(jì)。文中基于這一結(jié)論給出了兩種估計(jì)算法,并在多種噪聲環(huán)境下對(duì)它們的性能進(jìn)行了仿真評(píng)估,其測(cè)試結(jié)果有效表明了提出算法優(yōu)良的估計(jì)性能。
[Abstract]:Noise amplitude spectrum estimation is an important step to effectively suppress external noise interference and improve the overall output performance of speech enhancement algorithm. However, there are few researches on this problem at present. The commonly used speech activation detection algorithms can only update or estimate the amplitude spectrum of noise signals at the stage of speech non-existence, and can not be applied to more complex non-stationary noise environments. In order to overcome this problem, a novel two-step noise amplitude spectrum estimation algorithm is proposed based on the assumption of complex Gao Si distribution model of noise spectrum. At first, the soft decision technique is used to calculate the power spectrum of noise signal, then the estimation of noise amplitude spectrum is obtained indirectly by combining the mathematical relation between signal amplitude spectrum and power spectrum under the condition of complex Gao Si distribution. Based on this conclusion, two estimation algorithms are presented, and their performance is evaluated by simulation in various noise environments. The test results show that the proposed algorithm has good estimation performance.
【作者單位】： 煙臺(tái)大學(xué)光電信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;煙臺(tái)大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院;吉林大學(xué)通信工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61201457,61005021) 山東省自然科學(xué)基金(ZR2014FQ016) 煙臺(tái)大學(xué)研究生科技創(chuàng)新基金重點(diǎn)項(xiàng)目(YDZD1711)
【分類號(hào)】：TN912.3

【參考文獻(xiàn)】

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【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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本文編號(hào)：1860663