基于模型的调制域语音增强
摘要：调制领域语音增强的卡尔曼滤波算法 以语音和噪声的谱振幅的估计动力学来获取语音振幅谱的MMSE估计，假设语音和噪声在复数域中是相加的。为了将噪声振幅的动力学包括在语音振幅的动力学中，我们提出了一个统计的“高斯环”模型，它由高斯混合体组成，其中心位于复平面上的一个圆上。通过使用感知评估语音质量测量、分段SNR测量和短时客观可懂度测量来评估所提出的算法的性能。对于语音质量测量，与竞争算法相比，所提出的算法在宽范围的信噪比下都能持续改善。语音识别实验还表明，基于高斯环模型的算法在两种类型的噪声中表现良好。
作者：Yu Wang and Mike Brookes
论文ID：1707.02651
分类：Sound
分类简称：cs.SD
提交时间：2018-02-01