基于自适应超高斯混合模型的语音增强算法

发布时间：2019-09-17 12:19

【摘要】：语音信号的频谱结构复杂性决定了其短时谱分布不能用单一的概率密度函数(Probability density function,PDF)准确描述。据此,提出了一种采用超高斯混合模型对语音信号幅度谱建模以实现语音增强的新方法。首先,采用超高斯混合模型对语音信号幅度谱的先验分布进行建模,相对于传统的单一模型,该模型能更好地描述语音信号的多类特性;然后,在增强过程中自适应更新混合分量的PDF及其权重,从而克服了传统模型难以跟踪语音信号分布动态变化的缺点。仿真结果表明与传统的短时谱估计算法相比,该算法的噪声抑制性能有较大的提升,增强语音的主观感知质量也有明显改善。
【作者单位】： 解放军理工大学指挥信息系统学院;
【分类号】：TN912.3

【共引文献】

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【二级参考文献】

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