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
原创
2021-07-07 15:25:37
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转载请注明出处: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/谱减法模型实际听觉环境中，肯定是含有噪声的，那掺杂有噪声的声音信号中原声音信号和噪声信号是怎样体现的呢？一种普遍被使用的方法是：採集到的声音信号永远都是原信号与噪声信号的叠加，即模型是信号的直接叠加，这就要满足
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2016-03-30 16:38:00
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谱减法降噪1： ref the 语音增强-理论与实践语音增强-理论与实践----笔记-谱减法关于谱减法降噪，在噪声为加性噪声的前提下，区分出带噪语音帧与噪声帧，通过带噪语音帧的幅度谱或者功率谱减去估计出来的噪声谱，使用原带噪语音的相位结合减去噪声谱后的估计语音谱，恢复出估计语音即增加后的语音。如下公式中带噪语音=y(n)----Y(w)估计噪声= d(n)-----D(w)期望语音=x(n)---
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2023-12-21 13:55:52
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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，
原创
2021-07-05 13:36:06
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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
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
原创
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
原创
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
原创
2021-08-20 16:43:49
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。
原创
2023-05-04 21:05:35
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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
原创
2022-10-10 15:40:06
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1 简介编辑2 部分代码function output=SpectralSubIm(signal,wind,inc,NIS,Gamma,Beta)nwin=length(wind);if (nwin == 1) % 判断窗长是否为1，若为1，即表示没有设窗函数 W = wind; % 是，帧长=wind wnd=hamming(W);
原创
2022-05-19 10:37:00
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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，
原创
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减法，谱
原创
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
原创
2021-08-13 09:08:29
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1 简介传统谱减法是从带噪信号的总能量中减去噪声能量，从而得到有用信号的能量，再对该能量开方和相位匹配后做傅里叶逆变换，即可恢复有用信号． 该方法要求噪声信号与语音信号不相关，且噪声在语音活动区域近似于稳态噪声．维纳滤波法是假想带噪信号通过滤波器后产生了一组信号，并得到该组信号与期望信号的误差信号，通过对滤波器系数求导可以获取使均方误差最小时的滤波器系数． 在实际应用中，一般不
原创
2022-03-19 19:06:42
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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
原创
2022-04-08 21:30:35
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作者：桂。时间：2017-05-24 10:06:39主要是《Speech enhancement: theory and practice》的读书笔记，全部内容可以点击这里。书中代码：http://pan.baidu.com/s/1hsj4Wlu，提取密码：9dmi 一、谱减的基本原理 A-基本问题基本模型是加性噪声：频域模型：所谓谱减法，可以通过不同的假设进行，一般的：
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
原创
2022-04-08 10:38:56
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