文献类型：期刊文章

作　　者：章旭景[1] 李辉[1] 陆伟[1]

机构地区：[1]中国科学技术大学多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室,合肥230026

出　　处：《信号处理》

年　　份：2009

卷　　号：25

期　　号：9

起止页码：1474-1478

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSA、CSCD、CSCD2011_2012、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：与基于短时谱的语音增强方法相比,卡尔曼滤波的语音增强方法是基于语音生成模型的增强方法,这种基于模型的递推计算,导致卡尔曼滤波时的计算量很大。为了减少卡尔曼滤波的计算量,本文给出一种基于子带卡尔曼滤波的语音增强方法。先将带噪语音分解成子带信号,并通过子带频域谱减后估计低阶AR模型参数,然后利用卡尔曼滤波对子带信号进行滤波,最后由滤波后的子带信号重构全带语音信号,实现语音增强。实验表明该方法在提高语音质量的同时,通过子带分解降低了卡尔曼滤波的模型阶数,明显减少了语音增强系统的计算量,更容易实时实现。

关 键 词：语音增强 卡尔曼滤波 子带分解

分 类 号：TN912.35]