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针对含有色噪声的语音，提出了一种基于Unscented粒子滤波的单通道语音增强方法。采用时变自回归模型（TVAR）对干净语音建模，通过Unscented粒子滤波器估计AR模型的参数并滤除有色噪声。与大多数常用的粒子滤波选择的建议分布不同，Unscented粒子滤波器采用Unscented卡尔曼滤波器生成粒子滤波的建议分布。由于在粒子的更新过程中考虑了最近的观测值，Unscented粒子滤波器能够在粒子数少于传统粒子滤波算法所需粒子数目的基础上改善估计的性能。仿真实验结果表明，在有色噪声背景下该算法具有良好