【摘 要】
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提出了一种用神经网络模型和信号子空间特征分解相结合进行语音增强的方法,该方法利用了神经网络并行处理、高速计算的能力和语音信号的短时平稳的特性.它既克服了传统的谱相减
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提出了一种用神经网络模型和信号子空间特征分解相结合进行语音增强的方法,该方法利用了神经网络并行处理、高速计算的能力和语音信号的短时平稳的特性.它既克服了传统的谱相减法中残留“音乐噪声”的缺陷,又可以实时、有效地增强语音,能够满足一些语音处理与识别系统的需要.
A new method of speech enhancement based on the combination of neural network model and signal subspace feature decomposition is proposed. This method utilizes neural network parallel processing, high-speed computing ability and short-time stationary characteristics of speech signal. It not only overcomes the defect of traditional “music noise” in the spectral subtraction method, but also can enhance the speech in real time and effectively to meet the needs of some speech processing and recognition systems.
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