基于间接拉普拉斯模型因子估计的语音增强算法

• 作者: 欧世峰 赵晓晖 顾海军
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 语音增强 语音分量估计 离散余弦变换 拉普拉斯模型因子估计
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 386-391
• 页数: 6页
• 分类号: TN91
• 字数: 4514字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2006.04.003

摘要

对DCT域基于拉普拉斯统计模型的语音增强,分析了模型因子的估计误差及其对于算法整体增强性能的影响,并根据广义高斯分布模型及其形态参数的概念与性质,提出了一种新的拉普拉斯模型因子估计方法,该方法结构简单,它利用拉普拉斯模型条件下语音分量方差与模型因子的对应关系,间接地获取模型因子的估计,算法不仅有效地消除了噪声分量对于估计精度的影响,而且可以快速地跟踪语音分量的变化.仿真结果表明,基于该模型因子估计方法的语音增强算法在多种噪声背景下具有更出色的语音增强效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵晓晖	吉林大学通信工程学院	109	651	12.0	20.0
2	顾海军	吉林大学通信工程学院	42	187	7.0	12.0
3	欧世峰	吉林大学通信工程学院	5	88	5.0	5.0