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噪聲功率譜估計(jì)是語(yǔ)音增強(qiáng)算法的基本組成部分，傳統(tǒng)算法大多采用啟發(fā)式的估計(jì)方法，因而不能保證噪聲估計(jì)值的統(tǒng)計(jì)最優(yōu)。提出了一種基于極大似然的非監(jiān)督噪聲功率譜估計(jì)方法，采用隱馬爾可夫模型（ Hidden Markov model，HMM）在每個(gè)子帶建立語(yǔ)音和非語(yǔ)音對(duì)數(shù)功率譜的統(tǒng)計(jì)模型，模型包含語(yǔ)音和非語(yǔ)音兩個(gè)高斯分量，其中非語(yǔ)音高斯分量的均值表示噪聲功率譜估計(jì)值，根據(jù)最大期望（ Expectation maximization，EM）算法得到包括噪聲均值在內(nèi)的HMM參數(shù)集。針對(duì)語(yǔ)音信號(hào)可能出現(xiàn)的長(zhǎng)時(shí)缺失，對(duì)HMM引入了一些約束條件，保證了模型的穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)表明，該方法獲得的極大似然噪聲估計(jì)優(yōu)于基于啟發(fā)式的經(jīng)典方法獲得的噪聲估計(jì)。
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