【摘 要】
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该文阐述了一种基于信号子空间的语音增强算法,其中心思想是将信号视为N维向量空间中的一个向量,并将"纯信号"与噪声分解为不同子空间中的两个互相正交的分量.采用这一方法即
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该文阐述了一种基于信号子空间的语音增强算法,其中心思想是将信号视为N维向量空间中的一个向量,并将"纯信号"与噪声分解为不同子空间中的两个互相正交的分量.采用这一方法即可实现语音增强,其效果强于那些传统的方法,新算法可以处理一般的小信噪比的带噪语声.此外,新算法可用QSVD(商奇异值分解)得以公式化,从而使预白化成为算法的组成部分;使用信号数据矩阵的最小方差估计来代替原来使用的最小二乘估计,从而使算法可以使用固定的奇异值保留数目,以降低算法的复杂度,从而使数据的更新更为简单.
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