【摘 要】
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在实际环境中，语音信号不可避免的会受到周围噪声环境的干扰，尽可能从带噪语音信号中恢复原始语音信号，提高语音质量和改善语音可懂度是语音增强的主要目的。语音增强方法种类很
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在实际环境中，语音信号不可避免的会受到周围噪声环境的干扰，尽可能从带噪语音信号中恢复原始语音信号，提高语音质量和改善语音可懂度是语音增强的主要目的。语音增强方法种类很多，基于谱估计统计模型语音增强方法由于具有方法简单且易于理解、适用信噪比范围大以及适用噪声环境广等优点成为应用最广泛的语音增强技术之一。本文就基于谱估计高斯模型语音增强技术展开研究，提出了两种新的语音增强方法：鉴于短时能量谱最小均方误差估计器(MMSE-SP)与幅度平方谱最小均方误差估计器(MMSE-MSS)具有不同的表现效果，在低先验信噪比和高后验信噪比情况下，MMSE-SP的增强效果不及MMSE-MSS，而在高先验信噪比和低后验信噪比情况下，前者在不减少语音失真条件下能更有效消除背景噪声。本文结合两者的优点提出一种改进的增益函数，同时，由于带噪语音模型中语音存在不确定性，本文估计出每个频点的无语音概率(SAP)对新的增益函数又做了进一步改进，大量实结果表明，新算法能够更有效抑制背景噪声，改善语音清晰度。基于贝叶斯估计的语音增强方法中，最小化贝叶斯风险函数是常用的处理方式。由于不同的代价函数利用贝叶斯估计可以产生不同的增益函数，许多相应的代价函数相继被提出，而绝对值误差代价函数却并未受到关注。本文立足于幅度平方谱最小均方误差估计(MMSE-MSS)方法提出一种新型的幅度平方谱条件中位数(CM-MSS)语音增估计方法，该方法与MMSE-MSS方法相比，获得了更好的语音可懂度和可感知性。
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