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  1. Laplace

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  2. 传统的短时谱估计语音增强算法通常假设语音谱分量相互独立,没有考虑语音谱分量间的相关性。针对这 一问题,该文提出一种新的基于多元Laplace分布模型的短时谱估计算法。首先,假设语音的离散余弦变换(DCT) 系数服从多元Laplace分布,以此利用谱分量间的相关性;在此基础上,利用多元随机矢量的高斯尺度混合模型表 示,推导得到语音DCT系数矢量的最小均方误差(MMSE)估计的解析表达式;并进一步推导了基于该分布模型的 语音存在概率,对最小均方误差估计子进行修正。实验结果表明,该算法
  3. 所属分类:Speech/Voice recognition/combine

    • 发布日期:2017-04-09
    • 文件大小:1.01mb
    • 提供者:立枣酒
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