【摘 要】
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论文首先研究了基于语音增强的识别系统的性能,用基于听觉掩蔽的维纳滤波和指数滤波算法替代传统的减谱法和MMSE法.在特征空间提出了一种新的特征加权算法,并利用基于短时谱
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论文首先研究了基于语音增强的识别系统的性能,用基于听觉掩蔽的维纳滤波和指数滤波算法替代传统的减谱法和MMSE法.在特征空间提出了一种新的特征加权算法,并利用基于短时谱幅度估计(STSA)的语音增强方法,用谱幅度增益系数取代了Missing Data方法中的局部信噪比估计,给出了权重的计算公式.论文的另一个贡献是将前端的MMSE增强方法、特征加权算法,以及Log-Add模型补偿融合起来,提出了多空间信号处理的MMSE-FW-LA方案.即同时在信号空间、特征空间和模型空间消除噪声引起的训练和识别环境的失配.
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