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针对拉普拉斯先验模型下的语音增强问题,给出了一种模型因子估计算法,它利用语音分量方差与模型因子的对应关系来获取模型因子的估计;在语音分量方差的估计过程中,通过利用带噪语音分量与先前帧语音方差计算当前帧语音分量方差,提出一种新的语音分量方差估计算法。通过结合这两种新算法获得的拉普拉斯模型因子估计能够有效消除噪声分量能量对估计精度的影响,且提高系统的语音增强性能。多种噪声背景下的仿真结果表明,基于该模型因子估计方案的方法的语音增强算法具有更好的增强效果。 相似文献
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基于Gamma语音模型的语音增强算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种新的基于Gamma语音模型的语音增强算法。首先,在假定语音和噪声的短时DCT系数分别服从Gamma和Gaussian分布的基础上,推导了最小均方误差意义下的语音信号短时DCT系数估计;然后,根据语音存在概率估计,提出了语音信号短时DCT系数估计的修正因子。在增强算法中,提出了基于Gamma语音模型的改进最小统计量控制递归平均(IMCRA)噪声估计算法。仿真结果表明,该算法不仅在噪声抑制性能方面优于近两年国际上提出的几种基于Gaussian语音模型的语音增强算法,而且在增强语音质量方面也具有更好的性能。 相似文献
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本文提出了一种新的基于Laplacian语音模型的语音增强算法。首先,在假定语音和噪声的短时DCT系数分别服从Laplacian和Gaussian分布的基础上,推导了最小均方误差意义下的语音信号短时DCT系数估计;然后,根据语音存在概率估计,提出了语音信号短时DCT系数估计的修正因子。在增强算法中,提出了面向判决的Laplacian语音模型参数估计和基于Laplacian语音模型的改进最小量控制递归平均(IMCRA)噪声估计算法。仿真结果表明,本文算法不仅在噪声抑制性能方面优于近两年国际上提出的几种基于Gaussian语音模型的语音增强算法,而且在增强语音质量方面也具有更好的性能。 相似文献
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针对语音增强技术中先验信噪比参数的估计问题,本文通过结合两步噪声消除技术以及语音与噪声分量的高斯统计模型,在频率域中提出了一种新的先验信噪比估计算法。该算法基于直接判决方法的输出结果,利用最小均方误差估计理论直接计算当前帧纯净语音分量的谱能量,以获取带噪语音的先验信噪比估计。算法在保留两步噪声消除算法优点的基础上,无需语音增强系统中增益因子的任何先验条件,且在有效消除背景噪声的同时能够最大程度地抑制输出语音中音乐噪声的生成。多种噪声背景下的仿真结果表明:相对于经典的直接判决方法和新近的两步噪声消除算法,基于本文先验信噪比估计方案的语音增强系统在主观与客观评价标准下都具有更加优良的语音增强效果。 相似文献
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噪声功率谱估计是语音增强算法中的关键技术之一.针对在非平稳噪声环境下噪声功率谱估计不够准确的问题,采用了基于后验语音存在概率的噪声功率谱估计算法,并对其中的语音存在概率估计算法进行了改进.利用语音信号的短时平稳性,在时域和频域上利用相邻帧和相邻频点的相关性估计当前帧的语音存在概率.仿真结果表明,该算法与原始算法及改进的最小值控制递归平均噪声估计(IMCRA)算法相比,能够有效提升非稳态噪声环境下噪声功率谱估计准确度和语音增强效果. 相似文献
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通过讨论纯净语音分量的概率分布特征以及相邻分量间的统计相关特性,在自适应K-L变换(KLT,Karhunen-Loève Transform)域给出了一种新的语音信号统计模型,然后基于该信号模型,利用最大后验(MAP,Maximum a Posterior)估计理论提出了一种新型的单通道语音增强算法.该算法充分考虑到在KLT域相邻时刻语音分量间存在的相关信息,利用信号的高斯模型假设条件,以联合概率密度函数的形式将这种相关信息融合到MAP中,获得纯净语音分量的估计.算法不仅结构简单利于实现,且有效地避免了传统算法对语音分量估计的不足.仿真结果表明本文算法在客观和主观测试中都具有较好的语音增强效果. 相似文献
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基于多元Laplace语音模型的语音增强算法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的短时谱估计语音增强算法通常假设语音谱分量相互独立,没有考虑语音谱分量间的相关性。针对这一问题,该文提出一种新的基于多元Laplace分布模型的短时谱估计算法。首先,假设语音的离散余弦变换(DCT)系数服从多元Laplace分布,以此利用谱分量间的相关性;在此基础上,利用多元随机矢量的高斯尺度混合模型表示,推导得到语音DCT系数矢量的最小均方误差(MMSE)估计的解析表达式;并进一步推导了基于该分布模型的语音存在概率,对最小均方误差估计子进行修正。实验结果表明,该算法在抑制背景噪声和减少语音失真等方面优于传统的语音增强方法。 相似文献
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噪声功率谱估计是语音增强系统的一个重要组成部分。本文在加权噪声估计的基础上,考虑了带噪语音在相邻频带间的相关性,提出了一种新的噪声功率谱估计算法。该算法保留了加权噪声估计算法的优点,利用频域平滑及时域平滑后的带噪语音来求加权因子,能够更好地区分弱语音与噪声,尤其是对强语音后的弱语音与噪声区分更明显,从而具有更快的跟踪速度及更少的噪声过估计。客观实验和主观实验都证实了本文提出的算法的有效性。 相似文献