黑龙江工程学院学报（自然科学版）
黑龍江工程學院學報（自然科學版）
흑룡강공정학원학보（자연과학판）
JOURNAL OF HEILONGJIANG INSTITUTE OF TECHNOLOGY
2013年
1期
67-70,74
,共5页
语音增强%极值域均值模式分解%独立分量分析
語音增彊%極值域均值模式分解%獨立分量分析
어음증강%겁치역균치모식분해%독립분량분석
提出一种基于极值域均值模式分解与独立分量分析相结合的低信噪比语音增强算法,解决更多噪声环境下低信噪比语音信号增强问题.该算法的核心思想是:利用独立分量分析的特点,分离出选取的固有模态分量的固有特性,消除信息混淆.通过最大相似度,筛选出需要处理的固有模态分量,对其进行独立分量分析,使噪声特性能够进一步集中,提高最大相似度,这样更有利于噪声的滤除.由于独立分量分析存在幅值、位置的不确定性,所以对滤波后的独立分量要进行二度重构,即独立分量分析重构和极值域均值模式分解重构,得到增强后结果.
提齣一種基于極值域均值模式分解與獨立分量分析相結閤的低信譟比語音增彊算法,解決更多譟聲環境下低信譟比語音信號增彊問題.該算法的覈心思想是:利用獨立分量分析的特點,分離齣選取的固有模態分量的固有特性,消除信息混淆.通過最大相似度,篩選齣需要處理的固有模態分量,對其進行獨立分量分析,使譟聲特性能夠進一步集中,提高最大相似度,這樣更有利于譟聲的濾除.由于獨立分量分析存在幅值、位置的不確定性,所以對濾波後的獨立分量要進行二度重構,即獨立分量分析重構和極值域均值模式分解重構,得到增彊後結果.
제출일충기우겁치역균치모식분해여독립분량분석상결합적저신조비어음증강산법,해결경다조성배경하저신조비어음신호증강문제.해산법적핵심사상시:이용독립분량분석적특점,분리출선취적고유모태분량적고유특성,소제신식혼효.통과최대상사도,사선출수요처리적고유모태분량,대기진행독립분량분석,사조성특성능구진일보집중,제고최대상사도,저양경유리우조성적려제.유우독립분량분석존재폭치、위치적불학정성,소이대려파후적독립분량요진행이도중구,즉독립분량분석중구화겁치역균치모식분해중구,득도증강후결과.
