基于变窗长搜索的改进型噪声估计算法
MCRA最小值递归平均算法对噪声的估计值较为准确, 而且对一段话音内噪声功率谱的变化也能准确的追踪. 但是面对噪声功率谱突然陡增这种情况, 需要经过一段时间的自适应才能得到准确的噪声估计值, 而在这个自适应期间, 会留下较强的残留噪声, 影响人的听感. 本文在MCRA算法的基础上, 引入一种利用最大对数似然比结合能零比的VAD (Voice activity Detection)辅助算法, 得到一种改进型噪声估计算法. 实验仿真结果也表明, 改进的噪声估计算法在噪声估计速度方面优于MCRA算法.
语音增强、最大对数似然比、能零比、噪声估计、MCRA
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2018-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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