【摘 要】
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为了增强相位变换加权广义互相关方法（GCC-PHAT）这一常用时延估计方法对噪声的鲁棒性,提出了一种基于频率自适应选择的改进算法.该算法利用较短的语音数据（32ms）估计出每个频率的
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为了增强相位变换加权广义互相关方法（GCC-PHAT）这一常用时延估计方法对噪声的鲁棒性,提出了一种基于频率自适应选择的改进算法.该算法利用较短的语音数据（32ms）估计出每个频率的协方差矩阵,从而计算出每个频率的信噪比（SNR）,然后自适应地选择SNR较大的频率用于时延估计.仿真实验结果表明,不论是在中等混响（混响时间T60=0.3s）还是在强混响（T60=0.6s）条件下,相对于GCC-PHAT方法,该算法对噪声的鲁棒性更强.
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