【摘 要】
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针对有色噪声中的语音增强问题，通过引入中国餐馆过程混合模型（Chinese Restaurant Process MixtureModel，CRPMM），其潜变量满足中国餐馆过程，能够较方便地获得马尔科夫链式样本的展
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针对有色噪声中的语音增强问题，通过引入中国餐馆过程混合模型（Chinese Restaurant Process MixtureModel，CRPMM），其潜变量满足中国餐馆过程，能够较方便地获得马尔科夫链式样本的展开．建立了参变量与潜变量基于块采样的后验更新形式，结合卡尔曼滤波技术，能够在分布空间上更精确地逼近噪声的后验分布．仿真算例及实际语音信号增强算例表明，较之传统的参数化卡尔曼滤波算法及变分贝叶斯滤波算法，基于数据驱动的无穷维的块采样技术能够更好地适应新模态，并取得较好的语音增强效果．
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