【摘 要】
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提出了低信噪比下高可懂度的基于分段信噪比相对均方根(RMS)的语音增强子空间算法.现有的多数语音增强算法在低信噪比的恶劣条件下,改善带噪语音质量的同时通常会伴有语音可
【机 构】
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山西工程技术学院信息工程与自动化系
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提出了低信噪比下高可懂度的基于分段信噪比相对均方根(RMS)的语音增强子空间算法.现有的多数语音增强算法在低信噪比的恶劣条件下,改善带噪语音质量的同时通常会伴有语音可懂度的降低.一个重要原因是这些算法大都仅基于最小均方误差(MMSE)来抑制语音失真,却忽略了语音增强算法所导致的语音失真对差异类型语音分段的可懂度影响程度不同.为了改进这一缺点,提出了基于短时信噪比RMS对语音分段进行分类,然后调整处于信噪比中均方根语音分段的增益矩阵分量,来减小语音失真对增强语音可懂度的影响.客观评价实验说明,改进算法可以改
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