摘要：基于語(yǔ)音狀態(tài)模型的語(yǔ)音增強(qiáng)算法是當(dāng)前語(yǔ)音信號(hào)處理的研究熱點(diǎn)。把通常的LPC語(yǔ)音模型修正后，將得到兩個(gè)語(yǔ)音模型：時(shí)變AR 模型、時(shí)變雙AR模型。但是利用這些模型增強(qiáng)語(yǔ)音時(shí)，都沒(méi)有考慮到語(yǔ)音的清音、濁音區(qū)別。為此本文引入了語(yǔ)音清濁音狀態(tài)空間模型，這種模型在描述語(yǔ)音方面比時(shí)變AR模型、時(shí)變雙AR模型要強(qiáng)，而且物理含義明顯 同時(shí)在用含噪語(yǔ)音信號(hào)預(yù)測(cè)純凈語(yǔ)音信號(hào)時(shí)，引入遺忘因子和粒子濾波算法以降低計(jì)算復(fù)雜性，減小運(yùn)算量。實(shí)驗(yàn)證明，增強(qiáng)后的語(yǔ)音信號(hào)信噪比有一定提高．且優(yōu)于傳統(tǒng)的LPC模型.
標(biāo)簽：
LPC
語(yǔ)音
模型
狀態(tài)
上傳時(shí)間：
2015-12-25
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