基于双采样方法的低信噪比语音的检测与增强

• 作者: 彭登永 李雷 贾新春
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 双采样 语音增强 经验模态分解 希尔伯特变换 最大相似度分析
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 273-279
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.sxu.ns.2019045

摘要

针对低信噪比语音信号,提出一种基于双采样技术的语音端点检测与语音增强算法.首先,利用双采样技术获取两组数据.其次,利用经验模态分解和希尔伯特变换同时对这两组数据进行语音端点检测.利用语音端点检测的结果以及最大相似度分析找出带噪语音信号中低信噪比的固有模态分量,再对其进行时域阈值滤波处理,得到初步增强后的语音信号.然后通过数据融合处理提高语音增强效果.仿真结果显示,和现有算法相比,文章所提算法的检测率至少提高了7％,误检率至少降低了6％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李雷		13	39	3.0	6.0
2	贾新春		59	153	6.0	9.0
3	彭登永		2	1	1.0	1.0