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语音识别-语音增强算法

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发表于 2019-8-6 15:46:41 | 显示全部楼层 |阅读模式
语音增强主要包括三个方面:语音降噪、语音分离和语音解混响(可以包含回声消除)问题。根据接收信号的通道个数不同又分为单通道和多通道(特别强调二麦情况,因为与人类双耳对应)等不同情况。基本的算法都是从混合信号和干净信号建立的接收信号模型出发,考虑空间(spatial)、时间(temporal)和谱特性(spectra)三个维度的信息和信号处理问题

维纳滤波器:由数学家维纳(Rorbert Wiener)提出的一种以最小平方(统计准则)为最优准则的线性滤波器。
谱减法:估计噪声的功率谱并将其从嘈杂语音中减去。
子空间算法,利用噪声的不相关性,借助特征值分解/奇异值分解进行处理。
深度神经网络类算法: 构造足够多的混响数据和对应干净数据进行MMSE或者其他标准下的训练得到模型。

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