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:黄保霖 刘智[1] 林玮[1] HUANG Baolin;LIU Zhi;LIN Wei(Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China)
机构地区:[1]南京航空航天大学物理学院,江苏南京210016
出 处:《电声技术》2023年第9期104-107,共4页Audio Engineering
摘 要:针对无线电语音传输过程中低信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)的情况,改进优化谱减法,通过对多窗谱谱减算法中参数的自适应选择,获得对噪声频谱的合理估计,提高信号的降噪效果,并使用谱熵为特征的端点检测算法对人声进行提取。仿真对比实验结果显示,在强噪声环境下,所提算法在语音增强方面表现更出色,识别准确率更高。This paper focuses on the low Signal-to-Noise Ratio(SNR)scenario in the process of radio speech transmission.It enhances and optimizes the spectral subtraction method by adaptively selecting parameters in the multi-window spectral subtraction algorithm.This adaptive selection provides a reasonable estimation of the noise spectrum,thereby improving the denoising effect of the signal.Additionally,a feature-based endpoint detection algorithm using spectral entropy is employed for voice extraction.Simulation and comparative experimental results indicate that,especially in noisy environments,the proposed algorithm outperforms in terms of speech enhancement,achieving a higher recognition accuracy.
关 键 词:低信噪比(SNR) 功率谱 多窗谱改进谱减法 谱熵
分 类 号:TP311.1[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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