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当前位置: 首页 资源下载 搜索资源 - 基于MMSE的语音增强方法

搜索资源列表

  1. LSAcausal

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  2. 语音增强算法,基于LsA-MMSE方法,并对其先验信噪比估计器进行了修改,具体过程参看Isal的论文。语音间隙间的音乐噪声也消除了。-speech enhancement algorithms, based on LsA - MMSE, and signal-to-noise ratio of its prior estimate for the changes, See specific process Isal theses. Voice gap between the music also
  3. 所属分类:语音合成与识别

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:2690
    • 提供者:yaohua
  1. MMSEpujian

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  2. 这个是语音信号处理里面的基于MMSE的谱减法增强处理程序,此种方法是我见过消除噪声最好的!-This is the speech signal processing inside the MMSE-based spectral subtraction to enhance handling procedures, this method is the elimination of noise, the best I' ve ever seen!
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-03-30
    • 文件大小:1347
    • 提供者:花剑
  1. CHAOGAOSI

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  2. 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
  3. 所属分类:Document

    • 发布日期:2017-04-01
    • 文件大小:957031
    • 提供者:立枣酒
  1. Laplace

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  2. 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
  3. 所属分类:Speech/Voice recognition/combine

    • 发布日期:2017-04-09
    • 文件大小:1054315
    • 提供者:立枣酒
  1. OMLSA

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  2. 这是目前传统单通道语音增强中效果最好的算法,作者Iseal Cohen大神,采用基于最小均方误差MMSE准则,代码里,噪声估计由最初的MCRA更新为效果更好的IMCRA。(This is the most effective algorithm for traditional single channel speech enhancement. The author, Iseal Cohen great God, uses the minimum mean square error MMSE c
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2018-01-05
    • 文件大小:10240
    • 提供者:Ahu_Lay
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