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Using MMSE to improve session variability estimation
speaker verification session variability MMSE model compensation
2013/6/28
In this paper, the Session Variability Subspace Projection (SVSP) method based on model compensation for speaker verification was improved using the Minimum Mean Square Error (MMSE) criterion. The iss...
基于听觉掩蔽效应的 阶STSA-MMSE语音增强算法
STSA MMSE 实时性 语音增强
2009/8/14
提出人耳掩蔽效应与阶STSA- MMSE（Short Time Spectral Amplitude-Minimum Mean Square Error）算法动态结合的语音增强算法.该算法通过引入参量提高了STSA-MMSE 算法的实时性,同时结合人耳掩蔽效应,动态的确定增强滤波器的传递函数以适应语音信号的变化,来提高语音质量.实验结果表明,和STSA-MMSE 算法相比,该算法在实时性方面有...
基于听觉掩蔽效应的MMSE语音增强算法
语音增强 MMSE 听觉掩蔽 噪声残差消除
2008/5/21
针对MMSE语音增强算法低信噪比时产生较大的语音畸变的缺点,提出了一种结合人耳听觉掩蔽效应的MMSE语音增强算法。该算法利用掩蔽阈值来调整MMSE算法中的增益值,使得增强后的语音信号残留噪声和语音畸变较小。通过计算机仿真对增强前后语音信号的信噪比分析以及主观试听表明：改进的MMSE语音增强算法不仅提高了语音信号的信噪比,而且减少了语音畸变,提高了语音的可懂度。
一种基于快速噪声估计的MMSE语音增强算法
噪声估计 最小均方误差 语音增强
2008/5/21
提出一种基于快速噪声估计的MMSE语音增强算法，实验表明这种算法比起谱相减法和基于语音短时对数谱的最小均方误差（MMSE-LSA）算法能更显著地提高算法的客观性能，在非平稳噪声环境中能快速估计出变化的噪声功率谱。
在声调与语调相互作用理论的基础上，该文利用最小均方误差准则有效地提取了连续语流基频曲线的高音线及低音线，从量化的角度证实了高音线及低音线对连续语流基频曲线的作用及其区别。该文还对声调与语调相互作用的数学模型做了初步探讨，建立了基频曲线的双线调节及调中值模型，为合成系统基频灵活有效地调整提供了新的手段，提高了语音合成系统的自然度。
基于短时对数谱的MMSE语音增强算法研究
2007/12/13
摘要: 研究了单话筒采集条件下基于语音短时对数谱的最小均方误差（MMSE-LSA）估计的语音怎算法，给出了其算法分析的基本流程图。由于语音是时变的，因此，假设语音音频谱分布为高斯分布，在此基础上讨论了MMSE-LSA算法的先验性噪比的2种方法——最大似然估计方法和直接判决估计方法。