基于子带卡尔曼滤波的语音增强方法

摘要：

与基于短时谱的语音增强方法相比,卡尔曼滤波的语音增强方法是基于语音生成模型的增强方法,这种基于模型的递推计算,导致卡尔曼滤波时的计算量很大.为了减少卡尔曼滤波的计算量,本文给出一种基于子带卡尔曼滤波的语音增强方法.先将带噪语音分解成子带信号,并通过子带频域谱减后估计低阶AR模犁参数,然后利用卡尔曼滤波对子带信号进行滤波,最后由滤波后的子带信号重构全带语音信号,实现语音增强.实验表明该方法在提高语音质量的同时,通过子带分解降低了卡尔曼滤波的模型阶数,明显减少了语音增强系统的计算量,更容易实时实现.

关键词：语音增强、卡尔曼滤波、子带分解

所属期刊栏目：25

分类号：TN912.35

在线出版日期：2009-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1474-1478