【摘 要】
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基于Rezayee和Gazor提出的自适应KLT的语音增强算法,并通过扩展Yang提出的投影逼近子空间跟踪算法,本文提出了一种联合投影逼近子空间跟踪的语音增强算法.该方法以递推更新的
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基于Rezayee和Gazor提出的自适应KLT的语音增强算法,并通过扩展Yang提出的投影逼近子空间跟踪算法,本文提出了一种联合投影逼近子空间跟踪的语音增强算法.该方法以递推更新的方式得到语音信号和噪声信号协方差矩阵同时对角化的特征向量和特征值,以实现语音信号的最优估计.在前面提及的子空间语音增强算法中,噪声协方差矩阵都已假定为正定矩阵.然而实际应用中这一条件并不总满足,比如窄带噪声干扰的情况.本文提出一种可扩展到非满秩噪声干扰的子空间增强算法.依据噪声协方差矩阵而非带噪信号协方差矩阵将向量空间划分成信号加噪声子空间和非噪声子空间,因而这样的分解得到的两个相互正交的子空间不同于前述的两个子空间.该方法将原来窄带噪声问题转化为信号加噪声子空间的宽带噪声问题来处理,并利用预白化的方法来提取信号加噪声子空间的语音信号,加上非噪声子空间的有用信号从而重建出原始语音信号.实验比较和主观测听表明,上述的方法可以有效的抑制背景噪声,提高语音质量.
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