【摘 要】
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噪声功率谱估计是语音增强算法的基本组成部分,传统算法大多采用启发式的估计方法,因而不能保证噪声估计值的统计最优。提出了一种基于极大似然的非监督噪声功率谱估计方法,
【机 构】
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中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室,江西理工大学信息工程学院,北京理工大学信息与电子学院
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噪声功率谱估计是语音增强算法的基本组成部分,传统算法大多采用启发式的估计方法,因而不能保证噪声估计值的统计最优。提出了一种基于极大似然的非监督噪声功率谱估计方法,采用隐马尔可夫模型（Hidden Markov model,HMM）在每个子带建立语音和非语音对数功率谱的统计模型,模型包含语音和非语音两个高斯分量,其中非语音高斯分量的均值表示噪声功率谱估计值,根据最大期望（Expectation maximization,EM）算法得到包括噪声均值在内的HMM参数集。针对语音信号可能出现的长时缺失,对HMM引
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