【摘 要】
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单信道的噪声压缩算法,大都采用噪声段的平均来估计噪声谱的特性,而忽略了对语音段中噪声的估计.因此,当噪声电平随时间发生变动时,降噪效果将会下降.针对这一问题,提出了一
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单信道的噪声压缩算法,大都采用噪声段的平均来估计噪声谱的特性,而忽略了对语音段中噪声的估计.因此,当噪声电平随时间发生变动时,降噪效果将会下降.针对这一问题,提出了一种基于自相关域动态噪声估计方式的语音增强地.它是利用含噪信号帧中的噪声能量主要集中在零次自相关系数附近的特性,以及信号本身相关,而信号与噪声、噪声与噪声可视为互不相关的特性,来估计及分离噪声成份,从而较好地解决了由于噪声电平的变化而导致减噪效果下降的问题.通过对15个地名含噪语音(展览大厅噪声)的识别实验表明,这一方法优于传统的谱减法,并对含噪语音中的噪声电平的变动具有较强的自适应能力,对提高识别系统在噪声环境下的鲁棒性具有一定的实用价值.
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