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提出一种有效的语音增强算法，该算法使用重叠相加FF-r滤波器进行谱幅度估计，给出噪声估计的两个均值参数，此参数适用于任何噪声．而且进行噪声估计无需检测语音间隙，无需VAD的运算过程，克服了单信道噪声
压缩算法的缺点．-An effective speech enhancement algorithm using the overlap-add FF-r filter in spectral amplitude estimation, given the noise mean estimate
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研究表明超高斯分布更加贴近语音信号的实际分布，然而语音信号很难用单一的概率密度
函数准确描述，针对这一情况，提出了一种用超高斯混合模型对语音信号幅度谱建模的新方法，并推导了
基于此模型的幅度谱最小均方误差估的估计式。仿真结果表明：与传统的短时谱估计算法相比，该算法不
仅能够进一步提高增强语音的信噪比，而且可以有效减小增强语音的失真度，提高增强语音的主观感知
质量。 -Recent research indicates that the speech spectral ampli
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Speech processing applications such as speech enhancement and speaker identification rely on the estimation of relevant parameters from the speech signal. These
parameters must often be estimated from noisy observations since speech signals are
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在混合激励线性预测(MELP)语音编码算法中,语音帧的突变转换导致合成语音质量的下降成为一个突出问题.为解决该问题,提出一种基于过渡帧判决算法的改进MELP模型,提高了参数估计的准确度,有效实现了语音的降噪处理.-In the hybrid excitation linear prediction (MELP) speech coding algorithm, the abrupt change of the speech frame leads to the degradation of sy
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detection and estimation of noise in speech process
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