检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:李振静[1] 王国胤[1,2] 杨勇[1,2] 罗飞[1]
机构地区:[1]重庆邮电大学计算机科学与技术研究所,重庆400065 [2]西南交通大学信息科学与技术学院,成都610031
出 处:《计算机工程》2009年第18期164-166,共3页Computer Engineering
基 金:重庆市杰出青年科学基金资助项目(2008BA2041);重庆市自然科学基金资助项目(2007BB2445);重庆市计算机网络与通信重点实验室开放基金资助项目
摘 要:为优化基本减谱法在低信噪比下的性能,必须对噪声进行更为准确的估计。提出一种基于谱熵噪声估计的改进减谱法,通过谱熵值估计每一帧语音的噪声,利用减谱法减去噪声以达到降噪的目的。实验结果表明,该方法与传统消噪方法相比,在不同噪声环境下均能取得较好的去噪效果。In order to improve the performance of traditional spectral subtraction in low SNR environment, more accurate noise estimation is needed. This paper proposes a novel spectral subtraction based on noise estimation of spectral entropy. It estimates the noise of each frame according to its spectral entropy, and subtractes it to enhance the frame. Experimental results show that in comparison with other classical methods, the proposed method can obtain better performance in different noisy environment.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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