搜索结果: 1-8 共查到“信息与通信工程 噪声估计”相关记录8条 . 查询时间(0.256 秒)
基于最小控制GARCH模型的噪声估计算法
噪声估计 GARCH模型 MCRA算法 语音增强
2017/1/3
MCRA(Minima-Controlled Recursive Averaging)方法是经典的噪声估计算法,然而在语音段MCRA方法存在不能对噪声功率谱进行有效更新的问题.针对这一问题,本文利用广义自回归条件异方差(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity,GARCH)模型在时频域对噪声信号建模,在MCRA算法原理的基础...
为提高传统噪声估计方法对噪声强度突变的跟踪能力，本文在最小值控制递归平均 (MCRA) 方法基础上提出了噪声估计加速方法。该方法首先检测功率谱的突变，在检测到突变后设定具有自适应长度的拖尾段，并在拖尾段中利用对数似然比、谱熵和平均幅度差函数进行话音活动性检测（VAD），而后结合噪声估计与功率谱最小值比例等辅助参数判定是否对噪声估计进行强制更新。ITU-T G. 160测试结果表明，噪声估计加速算法...
网络化多传感器系统的序贯式融合滤波——基于噪声估计方法
网络化多传感器系统 融合滤波 线性最小均方误差 噪声估计
2017/1/16
在网络化多传感器系统中，由于各传感器采集到的量测信息在经网络向融合中心传递的过程中，常会出现各种随时间变化的延迟现象，而处理该类系统融合滤波问题的现有方法又大都难以实现滤波过程实时性与滤波精度最优性的共赢.为此，本文在线性最小均方误差意义下，利用不同时刻状态间的递推关系和噪声估计方法，提出了一种实时、递归、最优的序贯式融合滤波器.首先利用状态间的递推关系，将不同时刻得到的量测信息转化为当前状态的伪...
基于时频稀疏性的跳频信号背景噪声估计算法
跳频 噪声估计 卫星通信 能量检测
2017/1/12
背景噪声估计是自适应盲信号检测的依据.针对传统背景噪声估计复杂度高不适用于宽带卫星跳频信号盲处理系统的现实问题,提出了一种利用跳频信号稀疏性的背景噪声估计算法.理论分析了该算法的可靠性和复杂度,并应用仿真数据和实际信号验证了算法的有效性.相比传统算法,该算法可提供相近的噪声估计结果,而计算复杂度和数据缓存大为降低.
一种基于自适应噪声估计的宽带语音增强算法
宽带语音增强 噪声估计 统计模型 谱熵
2013/8/19
为解决传统算法对噪声适应性较差，残留音乐噪声较强的问题，本文提出了一种基于自适应噪声估计的宽带语音增强算法。该算法可应用于宽带语音编码器，以提升在噪声环境下的编码质量。本文所提算法利用谱熵对噪声类型进行有效的判别，将背景噪声分为白噪声和有色噪声两类，并根据噪声特性选择适当的噪声估计方法。在白噪声背景下，选择一种谱平滑的方法；在有色噪声背景下，则选择经典的最小值控制递归平均算法。在此基础上结合经典的...
基于语音帧检测和子带谱跟踪的噪声估计算法
语音帧 噪声估计 子带
2009/11/17
针对传统基于最小统计和递归平均的噪声估计算法存在较长时间延迟的问题，提出一种快速跟踪的噪声估计算法，将语音活性检测应用于子带谱跟踪来估计非稳定噪声的功率谱。仿真结果表明，该算法保证了噪声估计的精确性，当噪声为非稳定时，相比其他算法其跟踪速度更快。
基于Bark域噪声估计及掩蔽效应的语音增强
语音增强 噪声估计 Bark域
2009/8/20
针对非平稳环境下噪声估计和语音增强性能降低的特点，提出一种基于Bark域的快速自适应噪声谱估计算法。它基于听觉模型，将带噪信号变换到Bark域，并在Bark域内实现基于人耳掩蔽的语音增强。仿真实验表明该算法能充分利用Bark带内频带间的相关性，跟踪快变的背景噪声，提高语音增强性能，减少运算量和复杂度。