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本文提出了一种基于数据驱动字典和过完备稀疏表示的自适应语音增强方法。首先在训练阶段采用干净语音基于K奇异值分解(Ksingular value decomposition, KSVD)算法训练过完备字典，然后在测试阶段根据含噪语音的噪声方差自适应选择最优的阈值，采用正交匹配追踪算法对含噪语音信号在过完备字典上进行稀疏分解，最后利用系数稀疏表示重构语音信号，从而达到语音增强的目。该方法不像传统语...
基于数据驱动的信息融合及其在车辆声辨识中的应用
信息融合 数据驱动 车辆声辨识 贝叶斯决策融合
2011/11/18
传统多源信息融合方法大都依赖于事先建立的理论机理模型，一般会引入一定的简化操作。然而实际中的应用往往会较为复杂，建立的理论模型一般存在一定的偏差。在某些情况下，满足性能要求的理论模型甚至无法给出。针对这样的缺陷，该文根据数据驱动的思想，提出了两种基于数据驱动的信息融合实现方法。通过联合利用基于数据的特征集与基于模型的特征集，有效弥补了模型中缺失的信息，从而提高信息融合的性能。将其运用在一个基于声音...