【摘 要】
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针对基于梅尔频谱域隐马尔可夫模型（Mel-Frequency Spectral domain Hidden Markov Model,MFS-HMM）的语音增强算法中存在训练集和测试集能量不匹配问题,本文提出了能量匹配的MF
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院语音与音频信号处理实验室
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针对基于梅尔频谱域隐马尔可夫模型（Mel-Frequency Spectral domain Hidden Markov Model,MFS-HMM）的语音增强算法中存在训练集和测试集能量不匹配问题,本文提出了能量匹配的MFS-HMM语音增强方法。该方法采用迭代的期望最大（Expectation Maximization,EM）法在线估计纯净语音和噪声的对数能量调整因子,并在线修正纯净语音和噪声的HMM参数,使得训练集和测试集能量相匹配,有效地解决了能量不匹配对增强语音质量影响的问题。主客观测试结果表明,
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