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基于最小控制GARCH模型的噪声估计算法
被引量：
6
1
作者
孟宪波
鲍长春
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期747-752,共6页
MCRA(Minima-Controlled Recursive Averaging)方法是经典的噪声估计算法,然而在语音段MCRA方法存在不能对噪声功率谱进行有效更新的问题.针对这一问题,本文利用广义自回归条件异方差(Generalized Autoregressive Conditional Heteroske...
MCRA(Minima-Controlled Recursive Averaging)方法是经典的噪声估计算法,然而在语音段MCRA方法存在不能对噪声功率谱进行有效更新的问题.针对这一问题,本文利用广义自回归条件异方差(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity,GARCH)模型在时频域对噪声信号建模,在MCRA算法原理的基础上,提出了基于最小控制GARCH模型的噪声估计算法,实验结果表明,本文所提的噪声估计算法能够更为准确估计噪声功率谱,将该算法应用到语音增强中能够获得到较好的语音增强效果.
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关键词
噪声估计
GARCH模型
mcra
算法
语音增强
下载PDF
职称材料
题名
基于最小控制GARCH模型的噪声估计算法
被引量：
6
1
作者
孟宪波
鲍长春
机构
北京工业大学电子信息与控制工程学院语音与音频信号处理实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期747-752,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61471014)
文摘
MCRA(Minima-Controlled Recursive Averaging)方法是经典的噪声估计算法,然而在语音段MCRA方法存在不能对噪声功率谱进行有效更新的问题.针对这一问题,本文利用广义自回归条件异方差(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity,GARCH)模型在时频域对噪声信号建模,在MCRA算法原理的基础上,提出了基于最小控制GARCH模型的噪声估计算法,实验结果表明,本文所提的噪声估计算法能够更为准确估计噪声功率谱,将该算法应用到语音增强中能够获得到较好的语音增强效果.
关键词
噪声估计
GARCH模型
mcra
算法
语音增强
Keywords
noise estimate
GARCH model
M CRA algorithm
speech enhancement
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于最小控制GARCH模型的噪声估计算法
孟宪波
鲍长春
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
6
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