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摘要
为探究不同的噪声对语音增强算法性能的不同影响,提出一种参数自适应维纳滤波语音增强算法,根据不同的噪声类型,设置不同的参数初始值,做不同的噪声功率谱评估。使用深度神经网络对噪声进行分类,得到准确的分类结果;对不同的噪声,得到维纳滤波算法与使用声音活动检测(VAD)进行噪声功率谱评估相结合的语音增强算法的最优系数组合。进行系列实验,客观的评价结果表明,该算法在Babble噪声下,5db的信噪比时,能够将PESQ值提高0.25,针对其它的噪声与不同信噪比情况,PESQ值也有相应的提高。
- 出版日期2017
- 单位太原理工大学
