【摘 要】
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噪声功率谱估计是消噪算法不可或缺的组成部分.本文提出了一种算法,它基于约束的高斯混合模型在对数谱域追踪噪声功率谱,这一模型分别由语音和非语音两个高斯分量组成,这里的非语音均值即是噪声对数功率谱的无偏估计.本算法的焦点问题是估计高斯混合模型的参数集,首先通过EM算法离线初始化模型,然后随着输入信号的变化,通过一阶回归平均逐帧更新模型参数.为了模型的稳定性,引入了一些约束到模型中.本算法和主流的算法,
【机 构】
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北京市海淀区,中国科学院声学研究所,100190
【出 处】
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2010年通信理论与信号处理学术年会
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噪声功率谱估计是消噪算法不可或缺的组成部分.本文提出了一种算法,它基于约束的高斯混合模型在对数谱域追踪噪声功率谱,这一模型分别由语音和非语音两个高斯分量组成,这里的非语音均值即是噪声对数功率谱的无偏估计.本算法的焦点问题是估计高斯混合模型的参数集,首先通过EM算法离线初始化模型,然后随着输入信号的变化,通过一阶回归平均逐帧更新模型参数.为了模型的稳定性,引入了一些约束到模型中.本算法和主流的算法,如最小统计(MS)、最小控制的回归平均(MCRA)、提高版本的最小控制的回归平均(IMCRA),进行了比较,实验表明本算法优于这些主流的算法.
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