【摘 要】
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在移动通信、语音识别、基于语音的语音交互等领域,采集的语音信号往往混杂具有谐波结构的噪声,因此语音增强都有非常重要的应用价值。语音的能量大部分集中在浊音段,浊音具
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在移动通信、语音识别、基于语音的语音交互等领域,采集的语音信号往往混杂具有谐波结构的噪声,因此语音增强都有非常重要的应用价值。语音的能量大部分集中在浊音段,浊音具有谐波结构。基于实际混合声音在时频域具有近似稀疏性特点,提出一种基于基音跟踪的语音增强算法,利用基音特征尽可能地恢复语音的谐波结构同时抑制噪声信号能量来达到提升语音信噪比的目的。首先对混合声音流进行切分、浊音段提取,接着对浊音段信号进行多基频提取,并利用维特比解码找出主导基频,使用BP神经网络对主导基频进行是否人声基频的判别,最后利用梳齿滤波器重
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