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基于卡尔曼滤波的低复杂度去混响算法 被引量：6
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作者 齐园蕾 杨飞然 杨军 《应用声学》 CSCD 北大核心 2018年第4期559-566,共8页
在电话会议、智能音箱等应用场景下,传声器往往处在声源的远场。混响信号的存在会掩蔽后续到达的直达声信号,降低传声器接收信号的语声质量以及语声识别系统的准确识别率。多通道线性预测算法是一种经典的盲去混响算法,但该算法往往具... 在电话会议、智能音箱等应用场景下,传声器往往处在声源的远场。混响信号的存在会掩蔽后续到达的直达声信号,降低传声器接收信号的语声质量以及语声识别系统的准确识别率。多通道线性预测算法是一种经典的盲去混响算法,但该算法往往具有较高的计算复杂度。该文提出了一种简化的卡尔曼滤波更新算法,通过对角化卡尔曼滤波器状态向量误差协方差矩阵,降低了自适应多通道线性预测去混响算法的复杂度。通过与现有分块对角简化算法对比发现,该文提出的简化算法在保证语声质量的同时,进一步降低了原卡尔曼滤波算法的复杂度。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 低复杂度 自适应多通道线性预测 盲去混响
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