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提出了一种用神经网络模型和信号子空间特征分解相结合进行语音增强的方法，该方法利用了神经网络并行处理，高速计算的能力和语音信号的短时平稳的特性。它既克服了传统的谱相减法中残留“音乐噪声”的缺陷，又可以实时，有效地增强语音，能够满足一些语音处理与识别系统的需要。
一种应用神经网络的实时语音增强方法
【摘 要】
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提出了一种用神经网络模型和信号子空间特征分解相结合进行语音增强的方法，该方法利用了神经网络并行处理，高速计算的能力和语音信号的短时平稳的特性。它既克服了传统的谱相减
【机 构】
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上海交通大学电子工程系
【出 处】
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上海交通大学学报
【发表日期】
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1998年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金,国家攀登计划认知科学（神经网络）重大关键项目
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