一种改进的最小统计量控制递归平均噪声估计算法

摘要：

本文提出了一种改进的最小统计量控制递归平均噪声估计算法.算法采用平均进行噪声估计,其递归平均的平滑因子受语音存在概率控制,而语音存在概率的计算采用了两次平滑和最小统计量跟踪.与I.Cohen提出的IMCRA算法相比,本文采用了一种快速有效的最小统计跟踪算法.仿真结果表明:在非平稳噪声条件下,算法具有较好的噪声跟踪能力和较小的噪声估计误差,可以有效地提高语音增强系统的性能.

关键词： 语音增强 噪声估计 最小统计量 语音信号

作者: 邹霞 陈亮 张雄伟

作者单位: 解放军理工大学通信工程学院(南京)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十二届全国信号处理学术会议

会议地点: 苏州

会议语种:中文

页码: 148-151

在线出版日期: 2005-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）