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基于稀疏表示的语音增强方法研究
语音在通信过程中不可避免的受到周围环境噪声的干扰，噪声过大时不仅使人们听不清对方的谈话内容，还容易使人们疲劳，产生烦躁的情绪。所以在接收端要进行去噪声处理，这就是语音增强技术或噪声抑制技术。
在不引入新的噪声前提下如何有效的去除噪声又能保持语音不失真是语音增强的目的，从而提高语音信号的质量和可懂度。提高语音质量可以减少听者的疲劳，提高可懂度可以减少失真。
语音增强广泛应用于语音识别、语音编码等系统中。在免提设备、助听器等领域的应用也越来越多。
除此之外，在人机对话、机器翻译、蓝牙、智能家居等方面也发挥着越来越大的作用。经过几十年的发展，语音增强已经有许多成熟有效的算法，这些算法大致可分为基于谱减的语音增强方法、基于统计模型的语音增强方法、基于信号子空间的语音增强方法以及基于维纳滤波的语音增强方法。
由于经傅里叶变换后的语音信号能量大多集中在低频部分，并且具有良好的去相关特性，语音增强方法中大部分算法都是在短时傅里叶变换域实现的。而有些方面的应用，如在语音编码中，功率谱估计器比幅度谱估计器能获得更好的性能。
无论功率谱减法还是幅度平方谱估计器都假设带噪语音 ...

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关键词：方法研究 傅里叶变换 不可避免 统计模型 语音识别