修正的基于广义Gamma语音模型语音增强算法

作     者：赵改华 周彬 张雄伟 ZHAO Gaihua;ZHOU Bin;ZHANG Xiongwei

作者机构：解放军理工大学指挥信息系统学院南京210007 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2014年第50卷第18期

页      面：230-235页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 

主　　题：语音增强 语音存在概率 广义Gamma分布 最小均方误差 对数谱 

摘      要：广义Gamma模型是近年来新提出的一种语音分布模型,相对于传统的高斯或超高斯模型具有更好的普适性和灵活性,提出一种基于广义Gamma语音模型和语音存在概率修正的语音增强算法。在假设语音和噪声的幅度谱系数分别服从广义Gamma分布和Gaussian分布的基础上,推导了语音信号对数谱的最小均方误差估计式;在该模型下进一步推导了语音存在概率,对最小均方误差估计进行修正。仿真结果表明,与传统的短时谱估计算法相比,该算法不仅能够进一步提高增强语音的信噪比,而且可以有效减小增强语音的失真度,提高增强语音的主观感知质量。