【摘 要】
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MCRA（Minima-Controlled Recursive Averaging）方法是经典的噪声估计算法,然而在语音段MCRA方法存在不能对噪声功率谱进行有效更新的问题.针对这一问题,本文利用广义自回归条件
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院语音与音频信号处理实验室
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MCRA（Minima-Controlled Recursive Averaging）方法是经典的噪声估计算法,然而在语音段MCRA方法存在不能对噪声功率谱进行有效更新的问题.针对这一问题,本文利用广义自回归条件异方差（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity,GARCH）模型在时频域对噪声信号建模,在MCRA算法原理的基础上,提出了基于最小控制GARCH模型的噪声估计算法,实验结果表明,本文所提的噪声估计算法能够更为准确估计噪声功
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