語言自適應增強算法
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語音增強的目的是從語音的噪聲觀測中提取盡可能純凈的語音,在軍事通信中尤為重要。由于噪聲信號的隨機性,沒有一種方法能達到完全消噪的目的。譜減法及其變形方法以其運算量小、易實時實現、增強效果顯著而成為目前的主要方法:小波域語音增強效果顯著:Wiener濾波是平穩信號時域波形的最小均方誤差估計,但短時語音是非平穩的,人們又提出了許多改進或綜合算法。語音和加性噪聲都是隨機信號,都應基于非平穩或寬平穩假設,兇此,自適應濾波是語音增強最根本的方法而成為研究熱點。自適應濾波有最小均方誤差(LMS)和遞歸最小二乘(RLS)兩種基本算法閘,每種基本算法又有FIR和IIR兩種類型。將自適應濾波技術應用于語音增強,目前尚存在一些比較困難的問題。
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