發(fā)布時(shí)間：2018-06-03 03:29

  本文選題：內(nèi)嵌式預(yù)白化 + 子空間優(yōu)化��； 參考：《微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)》2017年02期

【摘要】：內(nèi)嵌式預(yù)白化子空間算法與其它經(jīng)典語(yǔ)音增強(qiáng)算法相比有很好的去噪效果,但是在低信噪比環(huán)境下,仍存在大量殘留噪聲.針對(duì)這一點(diǎn),本文提出信號(hào)子空間優(yōu)化與維納濾波方法相結(jié)合的改進(jìn)方法.仿真結(jié)果表明,在幾種常見背景噪聲的低信噪比下,相比傳統(tǒng)的譜減法、維納濾波法、內(nèi)嵌式預(yù)白化子空間算法,本文算法效果更佳,能有效的抑制背景噪聲,改善語(yǔ)音質(zhì)量,并且保證一定的語(yǔ)音可懂度.
[Abstract]:The embedded prewhitening subspace algorithm has better denoising effect than other classical speech enhancement algorithms, but there is still a lot of residual noise in low SNR environment. In this paper, an improved method of signal subspace optimization and Wiener filtering is proposed. The simulation results show that compared with the traditional spectral subtraction, Wiener filter and embedded prewhitening subspace algorithm, the proposed algorithm is more effective in suppressing background noise and improving speech quality than the traditional spectral subtraction, Wiener filter and embedded prewhitening subspace algorithm. And ensure a certain speech intelligibility.
【作者單位】： 安徽大學(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(61573022)
【分類號(hào)】：TN912.35

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10 王永杰;基于麥克風(fēng)陣列的語(yǔ)音增強(qiáng)算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：1971298