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本文提出了一种改进的最小统计量控制递归平均噪声估计算法.算法采用递归平均进行噪声估计,其递归平均的平滑因子受语音存在概率控制,而语音存在概率的计算采用了两次平滑和最小统计量跟踪.与I.Cohen提出的IMCRA算法相比,本文采用了一种快速有效的最小统计量跟踪算法.仿真结果表明:在非平稳噪声条件下,算法具有较好的噪声跟踪能力和较小的噪声估计误差,可以有效地提高语音增强系统的性能.