【摘 要】
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房间混响会降低语声质量和语声可懂度。高阶统计量是衡量非高斯性的重要参量,基于语声非高斯特性可实现语声去混响。该文提出一种基于高阶统计量的多通道语声去混响方法,该方
【机 构】
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中国科学院噪声与振动重点实验室（声学研究所）,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61571435)
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房间混响会降低语声质量和语声可懂度。高阶统计量是衡量非高斯性的重要参量,基于语声非高斯特性可实现语声去混响。该文提出一种基于高阶统计量的多通道语声去混响方法,该方法首次用多通道语声信号线性预测残差的三阶统计量偏度构造代价函数,以去混响重建信号线性预测残差的偏度最大化为目标自适应地更新逆滤波器,同时引入通道逆滤波和语声产生系统的联合估计。实验结果表明,该方法相较于已有的基于线性预测残差四阶统计量峰度的方法具有更好的去混响效果,且对噪声具有更强的鲁棒性。
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