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题名OM-LSA和小波阈值去噪结合的语音增强
被引量：3
- 1
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作者
刘凤增
李国辉
李博
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机构
国防科学技术大学信息系统与管理学院
国防科学技术大学信息系统工程重点实验室
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
2011年第6期547-552,共6页
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基金
国家自然科学基金No.60902093~~
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文摘
针对OM-LSA(optimally modified log-spectral amplitude estimator)算法产生的残留噪声,提出了一种结合OM-LSA和小波阈值去噪的语音增强算法。首先,进行语音对数幅度谱估计;然后,估计残留噪声,利用带噪语音第一级小波系数和语音不存在时的增益函数进行估计,解决了常规方法对增强后语音噪声估计不准确的问题;最后,在小波域利用软阈值法对语音信号进行阈值处理。实验结果表明,提出的算法有效地去除了OM-LSA算法中的残余噪声,在分段信噪比(segmental signal-to-noise ratio,SegSNR)和对数谱失真(log-spectral distortion,LSD)等指标评价上有较大的提高。
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关键词
小波阈值去噪
残留噪声
最优改进对数谱幅度估计(OM—LSA)
语音增强
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Keywords
wavelet thresholding
residual noise
optimally modified log-spectral amplitude estimator（om-lsa）
speech enhancement
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分类号
TN912-35
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于MCRA和OM-LSA的语音增强算法
被引量：1
- 2
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作者
邸晓伟
王哲
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机构
辽宁省无线电监测站
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出处
《中国无线电》
2021年第5期70-73,共4页
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文摘
本文介绍了一种结合最小值控制的递归平均(MCRA)噪声谱估计和最优改进对数幅度谱估计(OM-LSA)的语音增强算法。MCRA对于噪声的估计是无偏的,对输入信噪比和加性噪声具有鲁棒性,计算效率高,并且能够快速跟踪噪声谱。而OM-LSA既可保留语音周期成分,又可避免音乐噪声残留,两个算法相结合可以实现最优滤波,取得较好的噪声抑制效果。
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关键词
语音增强
谱估计
最小值控制的递归平均(MCRA)
最优改进对数幅度谱估计(om-lsa)
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分类号
TN912.35
[电子电信—通信与信息系统]
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题名有效抑制短波通信噪声的语音增强算法设计
被引量：2
- 3
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作者
李娟
刘珩
蔡乃小
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机构
中国农业大学信息与电气工程学院
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出处
《电子测量技术》
2010年第3期50-53,共4页
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文摘
针对短波语音信噪比低、噪声复杂的特点,本文结合最佳调整对数谱幅度(OM-LSA)语音估计、改进型最小控制递归平均(IMCRA)噪声估计和谱熵语音激活检测(VAD)硬判决,提出了一种有效抑制短波通信噪声的语音增强算法。实验结果表明,本算法不仅能有效抑制短波噪声对话音的干扰,而且处理后的语音失真度小,语音自然度较高,避免了残留音乐噪声。
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关键词
语音增强
短波噪声
om-lsa
IMCRA
谱熵VAD
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Keywords
speech enhancement
short-wave noise
om-lsa IMCRA
spectral entropy-based VAD
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分类号
TN912.35
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于深度置信网络的语音增强算法
被引量：1
- 4
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作者
阴法明
唐於烽
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机构
南京信息职业技术学院通信学院
东南大学信息科学与工程学院
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出处
《电子器件》
CAS
北大核心
2018年第5期1325-1329,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61673108)
江苏高校品牌专业建设工程项目(PPZY2015A092)
南京信息职业技术学院科技创新团队项目
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文摘
研究了一种基于深度置信网络的语音增强算法。选取在噪声环境下传统语音增强算法中较好的LOGMMSE与OMLSA算法和基于深度置信网络的语音增强算法进行了分析比较,结果证明深度置信网络的语音增强算法在3种算法中体现出了卓越的性能,尤其对增强后的语音质量的提升远远超过前两种算法。
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关键词
语音增强算法
深度置信网络
LOGMMSE算法
优化改进的对数幅度谱算法
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Keywords
speech enhancement algorithm
deep belief network
LOGMMSE algorithm
om-lsa algorithm
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分类号
H017
[语言文字—语言学]
TN69
[电子电信—电路与系统]
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题名飞机驾驶舱噪声环境下的飞行员语音端点检测
被引量：1
- 5
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作者
诸心阳
黄丹
陆燕玉
傅山
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机构
上海交通大学航空航天学院
上海交通大学电子信息与电气工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期317-321,共5页
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基金
国家自然科学基金(61305141)
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文摘
为在飞行驾驶舱噪声环境下准确判定飞行员语音端点,提出一种鲁棒语音端点检测方法。使用最优改进对数谱幅度估计语音增强算法进行初步语音降噪,通过Teager能量算子进一步滤除残余噪声,并将降噪后语音短时能量与子带谱熵的比值作为双门限判决参数,检测飞行员语音起止点。实验结果表明,与基于能量参数或频谱熵参数的语音端点检测方法相比,该方法能有效提高检测正确率。
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关键词
驾驶舱人为因素
语音端点检测
最优改进对数谱幅度估计算法
TEAGER能量算子
子带谱熵
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Keywords
cockpit human factor
Speech Endpoint Detection （SED）
Optimally Modified Log-Spectral Amplitude Estimator（om-lsa） algorithm
Teager Energy Operator（TEO）
sub-band spectral entropy
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于全相位谱分析的语音估计器
被引量：1
- 6
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作者
丁妮
高勇
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机构
四川大学电子信息学院
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出处
《电声技术》
2017年第1期50-54,共5页
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文摘
传统的FFT谱分析会产生比较严重的频谱泄漏,应用到语音增强中就会产生严重的音乐噪声。因此使用更加准确的频谱分析将会对整个语音增强系统有很大的改进。将全相位FFT谱分析与最优改进对数谱幅度(OM-LSA)语音估计器结合,提出了新型最优改进对数全相位谱幅度(OM-Lap SA)语音估计器,给出了新型语音估计器的流程框图。实验仿真表明,提出的语音估计器增强算法在抑制音乐噪声、提高信噪比和减少语音失真方面要优于传统OM-LSA语音估计器增强算法。
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关键词
全相位FFT谱分析
OM—LSA语音估计器
OM-LapSA语音估计器
语音增强
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Keywords
all-phase spectrum analysis
om-lsa speech estimator
OM-LapSA speech estimator
speech enhancement
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分类号
TN912
[电子电信—通信与信息系统]
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题名一种语音增强中新的噪声预估计算法
被引量：2
- 7
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作者
何鑫
高勇
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机构
四川大学电子信息学院
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出处
《通信技术》
2018年第10期2320-2324,共5页
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文摘
语音增强算法的核心在于噪声估计的是否准确。现有噪声估计算法的噪声估计初值由前导段功率谱计算均值得来,此种方法假定语音前导段都为噪声。但实际中,输入信号前导段可能一开始就是带噪语音,此时由传统的预估计算法得到的噪声估计初值将偏大,导致语音失真。基于此,以OM-LSA算法为语音增强算法的框架,提出了一种新的噪声预估计算法。实验表明,可以使输入信号前导段为带噪语音时得到的噪声估计初值更加准确,从而保证增强后的语音音质,且可懂度更好。
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关键词
语音增强
噪声预估计
OM—LSA
语音失真
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Keywords
speech enhancement
noise pre-estimation
om-lsa
speech distortion
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分类号
TN912.35
[电子电信—通信与信息系统]
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题名一种改进的双麦克智能语音前端算法
- 8
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作者
方赛鸿
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机构
福州瑞芯微电子股份有限公司
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出处
《信息技术与网络安全》
2018年第2期127-130,共4页
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文摘
麦克风采集的语音信号常含有噪声和混响,会降低语音信号的清晰度和可懂度,导致语音识别系统识别率降低。对Habets双麦克风噪声和混响消除算法研究发现,算法具有很好的噪声消除性能,但是输出语音的识别率较低。在其基础上提出一种改进算法,通过引入维纳滤波器,对后置OM-LSA算法进行替换。经验证,改进算法的输出失真减小,识别率提升。
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关键词
噪声和混响
双麦克风
OM—LSA
维纳滤波
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Keywords
noise and reverberation
dual-microphone
om-lsa
Wiener filter
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分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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