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利用带噪语音经特征基函数矩阵转换后所具有的稀疏特性,用最大似然估计方法对转换后得到的稀疏分量进行非线性压缩去噪,然后再经过反变换和重构恢复出原始语音信号的估计。特征基函数矩阵反映了语音数据本身的统计特性。仿真结果表明,与小波消噪法相比利用稀疏编码方法能极大程度地抑制背景噪声。
基于稀疏编码的语音增强方法
【摘 要】
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利用带噪语音经特征基函数矩阵转换后所具有的稀疏特性,用最大似然估计方法对转换后得到的稀疏分量进行非线性压缩去噪,然后再经过反变换和重构恢复出原始语音信号的估计。特
【机 构】
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山东大学信息科学与工程学院,山东师范大学传播学院
【出 处】
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青岛大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2009年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金（60572105）,高等学校博士学科点专项科研基金（No.20050422017）,教育部新世纪优秀人才支持计划
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