【摘 要】
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在兼顾降噪性能和功耗的基础上,提出一种基于多特征估计的实时语音降噪算法。算法首先将输入信号进行快速傅里叶变化,并根据概率密度进行噪声估计;然后分别计算输入信号的3个
【机 构】
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徐州工业职业技术学院信息与电气工程学院,江苏师范大学物理与电子工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61673108,61571106)
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在兼顾降噪性能和功耗的基础上,提出一种基于多特征估计的实时语音降噪算法。算法首先将输入信号进行快速傅里叶变化,并根据概率密度进行噪声估计;然后分别计算输入信号的3个特征频谱平坦度、频谱差异度和似然值,并将特征值映射到激活函数上求出语音概率;最后根据该概率来更新滤波器系数,从而获得去噪的信号。与改进谱减法、自适应维纳滤波法和基于调制深度的算法的实验对比显示,提出算法的信噪比改善情况明显好于其他算法,最大改善幅度达到16 d B左右。此外,主观语音质量评估的效果也高于其他算法。
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