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在实际应用中,待分析的语音信号一般是被噪声污染的语音,很大程度上影响了语音处理系统的性能。为此,需要我们对带噪语音进行语音增强处理,抑制噪声,恢复纯净语音。本文就谱减法对带噪语音进行处理,并利用matlab行仿真,验证了谱减法的语音增强的效果。 相似文献
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语音增强目的是从带噪语音中尽可能纯净的原始语音,即消除含噪语音信号中的噪声成份,提高输入信号的信噪比.在实际应用环境中,语音都会不同程度受到噪声的干扰,噪声会影响语音质量,严重的情况下将语音完全淹没到噪声中,无法分辨.本文将读入的语音信号加入正态随机噪声,然后对含噪声的语音信号进行小波分解,估计噪声的方差,然后获取去噪的阈值并对小波分解的高频系数进行阈值量化,得到去噪后的语音信号.仿真证明此方法具有很好的增强效果. 相似文献
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语音转换是近年来随着语音识别与语音合成技术的发展而诞生的,属于语音信号处理领域的一个新方向.语音转换技术不仅能够为很多行业提供便利,还能为语音研究领域提供理论和技术支持.本文首先对语音转换的基本原理和系统进行相应的分析,最后研究通过GMM模型进行语音的转换来合成语音. 相似文献
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由于目前语音增强方法或算法难以对语音频谱在时频域上的结构化信息进行有效建模和利用。然而,深度学习中的RBM、DNN等模型擅长对数据中的结构化信息进行建模,而且具有从数据的低层结构化信息提取更高层的结构化信息的能力。基于分类深度神经网络的语音增强,该方法对于低信噪比非平稳语音增强可得到高可懂度的增强语音,但语音音质损失严重。基于DNN的最小均方误差回归拟合语音增强方案,该语音增强方案还说明大语音数据训练能保证DNN较充分学习到噪声语音谱和干净语音谱之间复杂的非线性关系。 相似文献