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1.
3G系统中背景噪声消除算法的研究   总被引:3,自引:1,他引:2  
对适用于3G终端系统单麦克风(single microphone)情况的最小均方误差估计(minimum mearesquare error estimation.简称MMSE)噪声消除算法进行了研究,比较了传统MMSE噪声消除算法与经过改进的MMSELSA(Log-Spectral Amplitude MMSE-STSA)噪声消除算法的性能和算法复杂度,其目的是从算法消除噪声的效果和最后硬件实现的难易度两方面来验证哪种算法更适合实际3G系统的应用。论文所讨论的MMSE-LSA噪声消除算法对传统MMSE算法的改进之处主要是在谱增益的计算和语音激活检测(VAD)技术两方面,其中对谱增益计算的改进改变了传统贝赛尔函数实现的算法,使实际的应用更加容易。而对VAD检测算法的改进,使含噪语音的语音停顿周期检测更加准确,从而提高了噪声消除的性能。最后通过主观和客观的检测方法,证明了后一种算法的优越性。  相似文献
2.
基于邻域阈值分类的小波域图像去噪算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用图像小波系数的空间相关性可以有效地去除图像中的噪声。将一维信号的小波邻域阈值扩展并应用于二维图像,子带内的每个小波系数根据其邻域阈值的大小被划分为“大”系数或者是“小”系数;对“小”系数直接置零,对“大”系数则采用一种具有局部空间强相关性的零均值高斯模型,通过最小均方误差准则得到其估计。仿真实验结果表明该算法简单有效,在去噪性能上优于传统的子带自适应阈值去噪方法,可与两种优秀的空间自适应去噪算法相媲美。  相似文献
3.
Kazuhiro Ohtani 《TEST》1998,7(2):361-376
In this paper, we consider the feasible minimum mean squared error (FMMSE) estimator and the adjusted FMMSE (AFMMSE) estimator which are obtained by shrinking the ordinary least squares (OLS) estimator towards the restricted least squares estimator. We derive the formulas of MSE for the restricted FMMSE and AFMMSE estimators. By numerical evaluations, the MSE performances of the restricted FMMSE and AFMMSE estimators are compared with that of the restricted positive-part Stein-rule estimator.  相似文献
4.
针对传统最小均方误差谱幅度估计(MMSE—STSA.minimum mean-square error-short time spectral amplitude)语音增强算法无法有效的跟踪非平稳噪声变化的问题,对一种改进的MMSE-STSA语音增强算法进行了研究和仿真。该算法对背景噪声的估计利用加权噪声估计方法:采用一个非线性函数根据带噪语音信噪比(SNR.signal—to-noise ratio)的变化计算得到相应的加权因子并作用于带噪语音信号,对加权的带噪语音求平均得到估计的背景噪声。算法中的谱增益修正,还可以抑制低信噪比时的残留噪声以及避免对带噪语音的过抵消。实验结果表明,该方法能很好的跟踪非平稳噪声的变化,不仅在增强性能上有很好的效果,同时降低了语音的失真。  相似文献
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