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基于TVAR模型的语音增强技术
引用本文:石鸿凌,姜琳峰,孙洪. 基于TVAR模型的语音增强技术[J]. 武汉大学学报(工学版), 2004, 37(2): 49-52
作者姓名:石鸿凌  姜琳峰  孙洪
作者单位:武汉大学电子信息学院,湖北,武汉,430072
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60072041)
摘    要:在分析语音信号的时变自回归TVAR(Time VaryingAutoregressive)模型及其模型参数的随机演化模型的基础上,基于粒子滤波器(ParticleFilter)对TVAR模型参数的序列估计,提出了一种语音增强算法.算法通过引入反射系数,快速简捷实现了模型稳定性的判断,保证了跟踪的模型的稳定性.实验结果表明,算法可以很好地跟踪非平稳信号,采用该方法处理过的语音,信噪比SNR(Signal to NoiseRatio)明显提高,听觉质量得到了很大的改善.

关 键 词:语音增强  时变自回归模型  粒子滤波器
文章编号:1671-8844(2004)02-049-04
修稿时间:2003-12-25

Speech enhancement technique based on time-varying autoregressive model
SHI Hong-ling,JIANG Lin-feng,SUN Hong. Speech enhancement technique based on time-varying autoregressive model[J]. Engineering Journal of Wuhan University, 2004, 37(2): 49-52
Authors:SHI Hong-ling  JIANG Lin-feng  SUN Hong
Abstract:By exploring the time-varying autoregressive models and its stochastically evolving parameters, and introducing reflection coefficient to ensure model strict stability, we present a time-varying autoregressive model based speech enhancement algorithm. The algorithm relies on a particle filter estimation of the TVAR model parameters. The experimental results show that after filtered by our algorithm the signal-to-noise ratio and the quality of speech have been improved obviously.
Keywords:speech enhancement  time-varying autoregressive  particle filter
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