【摘 要】
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针对传统自适应小波包阈值算法增强的语音存在失真的问题,提出联合改进子空间的自适应小波包阈值语音增强算法。提出的新算法对带噪语音首先做KL变换（Karhunen Loeve Transfor
【机 构】
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湖南工学院电气与信息工程学院,湖南工学院信号与信息处理重点实验室,太原理工大学信息工程学院
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针对传统自适应小波包阈值算法增强的语音存在失真的问题,提出联合改进子空间的自适应小波包阈值语音增强算法。提出的新算法对带噪语音首先做KL变换（Karhunen Loeve Transform）得到其特征值,并用自适应小波包阈值算法对该特征值进行处理,以去除部分噪声子空间;接着用递归最小二乘算法（RLS）对噪声的特征值进行估计,修正传统子空间算法容易导致的特征值估计偏差问题;最后用经过自适应小波包阈值算法处理得到的新的特征值减去噪声特征值,以去除所有噪声子空间并由KL逆变换最终还原出纯净语音。仿真结果表明新
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