基于TVAR模型和粒子滤波的语音增强方法

• 作者: 张海云 杜利民
• 来源期刊: 微计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: TVAR模型 卡尔曼滤波 粒子滤波 重采样
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 所属期刊栏目: 多媒体技术
• 页码范围: 1284-1287
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 2880字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-347X.2007.12.012

摘要

实际的语音以及语音中掺杂的噪声一般都是非平稳的.本文详细分析了TVAR(时变自回归模型)语音系统模型,把利用TVAR模型增强语音分解成卡尔曼滤波和粒子滤波两步,以减小运算量.同时在粒子滤波中,为克服粒子退化效应,引入了粒子重采样技术提高粒子滤波精度.实验证明,这种增强语音方法无需对语音分帧处理,无需要求噪声是否平稳,能很好地跟踪语音信号的非平稳性,对系统初始值设置不敏感,增强后的语音信号信噪比得到明显改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜利民	中国科学院声学所语音交互技术研究中心	58	892	13.0	29.0
2	张海云	中国科学院声学所语音交互技术研究中心	3	4	1.0	2.0