信号处理
信號處理
신호처리
SIGNAL PROCESSING
2011年
8期
1200-1205
,共6页
黄建军%张雄伟%张亚非%淦文燕%邹霞
黃建軍%張雄偉%張亞非%淦文燕%鄒霞
황건군%장웅위%장아비%감문연%추하
语音增强%数据场%时频掩蔽%噪声估计
語音增彊%數據場%時頻掩蔽%譟聲估計
어음증강%수거장%시빈엄폐%조성고계
语音增强是消除噪声干扰的主要手段,在语音处理系统中得到广泛应用.传统语音增强算法认为相邻帧语音幅度谱之间是相互独立的,而研究表明语音幅度谱时频点之间存在相互依赖关系.缺乏对邻域时频结构信息的利用使得传统增强算法的性能难以进一步提高.本文首次将数据场引入到对语音的听觉感知领域,用数据场对语音的时频依赖性进行建模,提出一种新的基于数据场的语音增强算法.该算法通过最小化势场分布的熵确定了时频点之间的相互作用力程,在带噪语音数据场中估计噪声的最小统计量得到二值时频掩蔽值,最后利用二值时频掩蔽消除噪声干扰.实验测试表明,与Martin算法相比,基于数据场的语音增强算法在提高去噪效果的同时能有效减少语音的失真.
語音增彊是消除譟聲榦擾的主要手段,在語音處理繫統中得到廣汎應用.傳統語音增彊算法認為相鄰幀語音幅度譜之間是相互獨立的,而研究錶明語音幅度譜時頻點之間存在相互依賴關繫.缺乏對鄰域時頻結構信息的利用使得傳統增彊算法的性能難以進一步提高.本文首次將數據場引入到對語音的聽覺感知領域,用數據場對語音的時頻依賴性進行建模,提齣一種新的基于數據場的語音增彊算法.該算法通過最小化勢場分佈的熵確定瞭時頻點之間的相互作用力程,在帶譟語音數據場中估計譟聲的最小統計量得到二值時頻掩蔽值,最後利用二值時頻掩蔽消除譟聲榦擾.實驗測試錶明,與Martin算法相比,基于數據場的語音增彊算法在提高去譟效果的同時能有效減少語音的失真.
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