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语音信号的频域处理,语音虽然是一个时变、非平稳的随机过程。但在短时间内可近似看作是平稳的。因此如果能从带噪语音的短时谱中估计出“纯净”语音的短时谱，即可达到语音增强的目的。由于噪声也是随机过程，因此这种估计只能建立在统计模型基础上。利用人耳感知对语音频谱分量的相位不敏感的特性，这类语音增强算法主要针对短时谱的幅度估计。
-voice signals in the frequency domain processing, voice is a time-varying, nonstationa
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经典噪声估计，用于speech enhancement,noise estimation algorithm in speech enhancement
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利用I.Cohen提出的短时先验信噪比（priori SNR）估算的语音增强法，附有相应程序和文献。-I. Cohen raised by the use of short-term a priori signal to noise ratio (priori SNR) estimation of the speech enhancement method, with the corresponding procedures and documentation.
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SPEECH ENHANCEMENT BASED ON WAVELET DENOISING
Abstract: - Noise is an unwanted and inevitable interference in any form of communication. It is
non-informative and plays the role of sucking the intelligence of the original signal. Any kind of
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duction techniques proposed in the art are expressed as a spectral
gain depending on the a priori SNR. In the well-known decision-
directed approach, the a priori SNR depends on the speech spec-
trum estimation in the previous frame. As a conse
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Noise Estimation by Minima Controlled Recursive Averaging for Robust Speech Enhancement
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传统的短时谱估计语音增强算法通常假设语音谱分量相互独立，没有考虑语音谱分量间的相关性。针对这
一问题，该文提出一种新的基于多元Laplace分布模型的短时谱估计算法。首先，假设语音的离散余弦变换(DCT)
系数服从多元Laplace分布，以此利用谱分量间的相关性；在此基础上，利用多元随机矢量的高斯尺度混合模型表
示，推导得到语音DCT系数矢量的最小均方误差(MMSE)估计的解析表达式；并进一步推导了基于该分布模型的
语音存在概率，对最小均方误差估计子进行修正。实验结果表明，该算法
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一种基于最小均方误差的噪声估计算法，实现语音增强，算法可以直接使用，已调试通过。-Based on the minimum mean square error of noise estimation algorithm, speech enhancement algorithm can be used directly, have been debug through.
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一种低复杂度的噪声谱跟踪算法，用于语音增强和语音识别中，文件夹内有参考文献。-A low noise spectral tracking algorithm complexity, for speech enhancement and speech recognition, there are references folder.
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