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文檔簡介
1、現(xiàn)實(shí)世界中,語音信號(hào)很難避免受到各種噪聲源的污染,語音增強(qiáng)的一個(gè)主要目的就是從帶噪信號(hào)中盡可能的恢復(fù)出純凈語音信號(hào)。語音增強(qiáng)技術(shù)在語音信號(hào)處理的各個(gè)領(lǐng)域比如語音的識(shí)別、編碼以及聲控交互等方面發(fā)揮著重要的作用。本文主要研究基于實(shí)值離散Gabor變換為分析工具的語音增強(qiáng)方法。
論文首先介紹了實(shí)值離散Gabor變換和語音增強(qiáng)的相關(guān)理論,并推導(dǎo)出在語音信號(hào)的分析和重建時(shí)通過實(shí)值離散Gabor變換和相應(yīng)的逆變換(IRDGT)到聯(lián)合時(shí)
2、頻域的表達(dá)式,介紹在將語音信號(hào)將語音從時(shí)域變換到其他變換域時(shí),不采用常見的短時(shí)加窗傅里葉變換(STFT)而采用實(shí)值離散Gabor變換(RDGT)的優(yōu)點(diǎn)。
論文提出了一種新的基于實(shí)值離散Gabor變換的譜減法語音增強(qiáng)算法,此算法在聯(lián)合時(shí)頻域進(jìn)行譜減增強(qiáng),噪聲譜估計(jì)采用在聯(lián)合時(shí)頻域的改進(jìn)的基于最小統(tǒng)汁和最優(yōu)平滑的Martin算法,增強(qiáng)后的結(jié)果采用實(shí)值離散Gabor逆變換重建語音信號(hào),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,主觀測試和客觀測試指標(biāo)均優(yōu)于傳
3、統(tǒng)譜減法和Martin譜減法,且殘余音樂噪聲更小。
論文研究和提出了在過抽樣條件下實(shí)值離散Gabor變換在最小均方誤差(MMSE)最優(yōu)對(duì)數(shù)譜幅度(logspectraamplitude)的估計(jì)原則下純凈語音時(shí)頻譜的最優(yōu)估計(jì),噪聲采用改進(jìn)的最小受控遞歸平均法IMCRA進(jìn)行噪聲譜估計(jì),實(shí)驗(yàn)結(jié)果與基于短時(shí)傅里葉變換的MMSE等算法的結(jié)果進(jìn)行比較,表明該算法的有效性。
論文提出了一種新的基于拉普拉斯模型的聯(lián)合時(shí)頻域的
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