低信噪比下基于信号子空间的语音增强算法研究

发布时间：2018-06-03 03:29

  本文选题：内嵌式预白化 + 子空间优化　； 参考：《微电子学与计算机》2017年02期

【摘要】：内嵌式预白化子空间算法与其它经典语音增强算法相比有很好的去噪效果,但是在低信噪比环境下,仍存在大量残留噪声.针对这一点,本文提出信号子空间优化与维纳滤波方法相结合的改进方法.仿真结果表明,在几种常见背景噪声的低信噪比下,相比传统的谱减法、维纳滤波法、内嵌式预白化子空间算法,本文算法效果更佳,能有效的抑制背景噪声,改善语音质量,并且保证一定的语音可懂度.
[Abstract]:The embedded prewhitening subspace algorithm has better denoising effect than other classical speech enhancement algorithms, but there is still a lot of residual noise in low SNR environment. In this paper, an improved method of signal subspace optimization and Wiener filtering is proposed. The simulation results show that compared with the traditional spectral subtraction, Wiener filter and embedded prewhitening subspace algorithm, the proposed algorithm is more effective in suppressing background noise and improving speech quality than the traditional spectral subtraction, Wiener filter and embedded prewhitening subspace algorithm. And ensure a certain speech intelligibility.
【作者单位】： 安徽大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61573022)
【分类号】：TN912.35

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本文编号：1971298