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1.

针对传统小波语音增强算法存在过度阈值处理的问题,提出一种改进的时间自适应阈值小波包去噪算法.该方法采用听觉感知小波包对噪声语音进行分解,得到小波包听觉感知节点上的系数,并基于语音存在概率估计按帧自动调节去噪阈值.因改进的阈值能更好地避免语音小波包系数被过度阈值处理的情况,从而在抑制噪声的同时保留了更多的原始语音成分,进一步提高了降噪效果.实验结果表明,该算法比常规小波自适应阈值算法能得到更清晰的语音增强信号.

  相似文献   
2.
传统的谱减法无法有效地抑制实际语音通信中的非平稳噪声,为了进一步提高谱减法的去噪性能,提出了一种改进的噪声估计算法,首先将带噪语音的功率谱按照Bark频率进行子带划分,然后分别在每个子带内利用改进的最小统计量控制递归平均方法跟踪噪声的变化,从而在准确估计非平稳噪声的功率谱的同时减少计算量。将该算法应用到谱减法中,并与传统的增强型谱减法进行对比实验,实验结果表明:改进的谱减法能够更好地去除各种非平稳噪声,而且能够有效抑制“音乐噪声”,使得增强后的语音具有更好的音质。  相似文献   
3.
针对传统小波语音增强算法存在过度周值处理的问题,提出一种改进的时间自适应阈值小波包去噪算法.该方法采用听觉感知小波包对噪声语音进行分解,得到小波包听觉感知节点上的系数,并基于语音存在概率估计按帧自动调节去噪周值,因改进的闲值能更好地避免语音小波包系数被过度阈值处理的情况,从而在抑制噪声的同时保留了更多的原始语音成分,进一步提高了降噪效果,实验结果表明,该算法比常规小波自适应闻值算法能得到更清晰的语音增强信号.  相似文献   
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