原书：语音增强--理论与实践前言谱减法中导致音乐噪声（信号帧频谱的随机位置上出现小的，独立的峰值，称为音乐噪声）的两个因素在于：（1）谱估计的大范围变化、（2）增益函数的不同。为了解决第一个问题，Gustafsson 等人【5】建议将目前的分析帧分为更小的子帧以得到更低分辨率的频谱。子帧频谱通过连续平均以减小频谱的波动。为了解决第二个问题，Gustafsson 等人【5】提出可以通过使用自适应指数
众所周知，语言是人类传播信息和表达感情的重要媒介，在人类的交流中起着极其重要的作用。二十一世纪是信息科学的世纪，移动电话、数字助听器、车载导航系统等各种各样的人机交互语音处理系统在人们的日常生活中的应用越来越多。因此，对人们交流中最常用的语音来说，对其进行处理在现代信息处理中就占有极为重要的地位。语音信号处理技术一直以来
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2022-10-10 15:40:06
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一、简介在语音去噪中最常用的方法是谱减法，谱减法是一种发展较早且应用较为成熟的语音去噪算法，该算法利用加性噪声与语音不相关的特点，在假设噪声是统计平稳的前提下，
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2021-07-05 13:36:06
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博主最近转战语音增强研究，刚学习了最基础也是最成熟的方法——谱减法，最早是boll提出的《Suppression of acousic noise in speech using spectral subtraction》。 链接中的这边博客给我帮助很大，比较详细，matlab源码也可以找到，对于刚入门音频处理的小白来讲，先从这边文献《Enhencement OF Speech Corr
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2023-09-17 09:20:00
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在语音去噪中最常用的方法是谱减法，其基本思想是通过静音段（噪声段）估计语音中的噪声成分，然后将含噪声语音减去估计的噪声就得到了纯净的语音。思考1,：谱减法适用于整个语音中都有稳定的噪声成分。思考2：静音段如何控制是否需要端点检测，还是手动调节？思考3：估计的噪声如何描述（每一帧中的平均能量）。思考4：如何减去噪声？带着这些思考我们开始对谱减法原理上的探索。语音的事件序列为x(n)，加窗分帧处理后可
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2024-04-19 20:35:10
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一、简介在语音去噪中最常用的方法是谱减法，谱
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2022-04-08 10:31:50
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一、简介在语音去噪中最常用的方法是谱减法，谱减法是一种发展较早且应用较为成熟的语音去噪算法，该算法利用加性噪声与语音不相关的特点，在假设噪声是统计平稳的前提下，用无语音间隙测算到的噪声频谱估计值取代有语音期间噪声的频谱，与含噪语音频谱相减，从而获得语音频谱的估计值。谱减法具有算法简单、运算量小的特点，便于实现快速处理，往往能够获得较高的输出信噪比，所以被广泛采用。该算法经典形式的不足之处是处理后会产生具有一定节奏性起伏、听上去类似音乐的“音乐噪声”。转换到频域后，这些峰值听起来就像帧与帧之间频率随机变化
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2021-08-13 09:08:29
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1 简介基于维纳滤波、卡尔曼滤波、谱减法实现语音去噪处理。2 部分代码function [wiener_enspeech] = wienerfilter(testsignal)%维纳滤波器函数testsignal=testsignal';frame_len=256; %帧长step_len=0.5*frame_len; %分帧时的步长，相当于重叠50%wav_length=length(tests
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2022-04-08 21:30:35
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一、简介在语音去噪中最常用的方法是谱减法，谱减法是一种发展较早且应用较为成熟的语音去噪算法，该算法利用加性噪声与语音不相关的特点，在假设噪声是统计平稳的前提下，
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2021-08-20 16:32:52
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一、简介在语音去噪中最常用的方法是谱
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2022-04-08 11:44:34
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一、简介在语音去噪中最常用的方法是谱减法，谱减法是一种发展较早且应用较为成熟的语音去噪算法，该算法利用加性噪声与语音不相关的特点，在假设噪声是统计平稳的前提下，用无语音间隙测算到的噪声频谱估计值取代有语音期间噪声的频谱，与含噪语音频谱相减，从而获得语音频谱的估计值。谱减法具有算法简单、运算量小的特点，便于实现快速处理，往往能够获得较高的输出信噪比，所以被广泛采用。该算法经典形式的不足之处是处理后会产生具有一定节奏性起伏、听上去类似音乐的“音乐噪声”。转换到频域后，这些峰值听起来就像帧与帧之间频率随机变化
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2021-08-20 16:43:49
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一、简介在语音去噪中最常用的方法是谱减法，谱减法是一种发展较早且应用较为成熟的语音去噪算法，该算法利用加性噪声与语音不相关的特点，在假设噪声是统计平稳的前提下，用无语音间隙测算到的噪声频谱估计值取代有语音期间噪声的频谱，与含噪语音频谱相减，从而获得语音频谱的估计值。谱减法具有算法简单、运算量小的特点，便于实现快速处理，往往能够获得较高的输出信噪比，所以被广泛采用。该算法经典形式的不足之处是处理后会产生具有一定节奏性起伏、听上去类似音乐的“音乐噪声”。转换到频域后，这些峰值听起来就像帧与帧之间频率随机变化
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2021-08-13 09:11:51
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一、简介
在语音去噪中最常用的方法是谱减法，谱减法是一种发展较早且应用较为成熟的语音去噪算法，该算法利用加性噪声与语音不相关的特点，在假设噪声是统计平稳的前提下，用无语音间隙测算到的噪声频谱估计值取代有语音期间噪声的频谱，与含噪语音频谱相减，从而获得语音频谱的估计值。谱减法具有算法简单、运算量小的特点，便于实现快速处理，往往能够获得较高的输出信噪比，所以被广泛采用。该算法经典形式的不足之处是处理
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2021-07-07 15:25:37
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一、简介在语音去噪中最常用的方法是谱减法，谱减法是一种发展较早且应用较为成熟的语音去噪算法，该算法利用加性噪声与语音不相关的特点，在假设噪声是统计平稳的前提下，用无语音间隙测算到的噪声频谱估计值取代有语音期间噪声的频谱，与含噪语音频谱相减，从而获得语音频谱的估计值。谱减法具有算法简单、运算量小的特点，便于实现快速处理，往往能够获得较高的输出信噪比，所以被广泛采用。该算法经典形式的不足之处是处理后会产生具有一定节奏性起伏、听上去类似音乐的“音乐噪声”。转换到频域后，这些峰值听起来就像帧与帧之间频率随机变化
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2022-04-08 10:38:56
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一、简介 最小均方（LMS， Least Mean Squares）是最基本的自适应滤波算法。 LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进 ...
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2021-06-18 00:18:00
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一、简介在语音去噪中最常用的方法是谱减法，谱减法是一种发展较早且应用较为成熟的语音去噪算法，该算法利用加性噪声与语音不相关的特点，在假设噪声是统计平稳的前提下，用无语音间隙测算到的噪声频谱估计值取代有语音期间噪声的频谱，与含噪语音频谱相减，从而获得语音频谱的估计值。谱减法具有算法简单、运算量小的特点，便于实现快速处理，往往能够获得较高的输出信噪比，所以被广泛采用。该算法经典形式的不足之处是处理后会产生具有一定节奏性起伏、听上去类似音乐的“音乐噪声”。转换到频域后，这些峰值听起来就像帧与帧之间频率随机变化
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2021-08-13 09:08:47
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一、简介最小均方（LMS， Least Mean Squares）是最基本的自适应滤波算法。LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进行不断修正来实现的。因此理论上讲LMS算法的性能在同等条件下要优于维纳。但是LMS是在初始值下逐步调整的，因此在系统稳定前，会有一段调整时间，调整时间受步长因子的控制，一定范围内，步长因子越大，调整时间越小，步长
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2021-08-13 09:11:18
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一、简介在语音去噪中最常用的方法是谱减法，谱减法是一种发展较早且应用较为成熟的语音去噪算法，该算法利用加性噪声与语音不相关的特点，在假设噪声是统计平稳的前提下，用无语音间隙测算到的噪声频谱估计
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2021-08-20 16:33:35
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一、简介最小均方（LMS， Least Mean Squares）是最基本的自适应滤波算法。LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进行不断修正来实现的。因此理论上讲LMS算法的性能在同等条件下要优于维纳。但是LMS是在初始值下逐步调整的，因此在系统稳定前，会有一段调整时间，调整时间受步长因子的控制，一定范围内，步长因子越大，调整时间越小，步长
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2021-08-20 16:42:42
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一、简介最小均方（LMS， Least Mean Squares）是最基本的自适应滤波算法。LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进行不断修正来实现的。因此理论上讲LMS算法的性能在同等条件下要优于维纳。但是LMS是在初始值下逐步调整的，因此在系统稳定前，会有一段调整时间，调整时间受步长因子的控制，一定范围内，步长因子越大，调整时间越小，步长
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2022-04-08 11:11:41
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