一种基于噪声分类的语音增强方法

发布时间：2019-03-19 14:44

【摘要】：为了提高噪声估计的准确性,改进语音增强方法性能,在改进的最小控制递归平均算法(Improved Minima Controlled Recursive Averaging,IMCRA)的基础上提出了一种基于噪声分类的语音增强方法。该方法首先对含噪语音进行噪声类型的判断,然后根据判定的噪声类型选取相应的最优参数进行噪声估计,最后采用最优修正的对数谱幅度语音估计计算增强后的语音。该方法相对于传统IMCRA算法,在语音信号的还原和背景噪声的抑制两方面都有较好的性能。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of noise estimation and improve the performance of speech enhancement method, a speech enhancement method based on noise classification is proposed based on the improved minimum control recursive average algorithm (Improved Minima Controlled Recursive Averaging,IMCRA). Firstly, the noise type of noisy speech is judged, and then the corresponding optimal parameters are selected to estimate the noise according to the determined noise type. Finally, the enhanced speech is calculated by using the optimal modified logarithmic spectral amplitude speech estimation. Compared with the traditional IMCRA algorithm, the proposed method has better performance in both the restoration of speech signal and the suppression of background noise.
【作者单位】： 华东理工大学信息科学与工程学院;山东理工大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61271349) 华东理工大学基本科研业务费探索研究基金(WH1214015)
【分类号】：TN912.3

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2443620