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低信噪比下基于短时谱估计的语音增强

郭胜楠  崔慧娟  唐昆  
【摘要】:针对在弱语音信号和低输入信噪比(SNR)情况下,基于短时谱估计的语音增强算法性能下降的问题,提出了一种结合软判决信息和人耳听觉掩蔽效应的短时谱估计算法。该算法在最小均方误差准则下引入语音存在的概率,得到软判决修正的增益函数,然后利用掩蔽门限不断地调整增益函数,进而调整噪声的抑制程度,保护微弱的语音信号,减少语音谱的失真。客观测试和主观试听表明,该算法在信噪比增益以及语音的可懂度、自然度方面都优于传统的最小均方误差估计算法。

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