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【24h】

Subspace-based speech enhancement with rank-deficient prewhitening

机译:基于秩不足的预加白的基于子空间的语音增强

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摘要

We study a new subspace-based noise reduction technique that can handle the case of narrowband noise, i.e. the case where the noise covariance matrix is rank-deficient. The formulation of the technique is based on the quotient singular value decomposition (QSVD) and is a generalization of existing techniques that can handle only broadband noise. We also show by examples that we are able to achieve a satisfactory noise reduction result.
机译:我们研究了一种新的基于子空间的降噪技术,该技术可以处理窄带噪声的情况,即噪声协方差矩阵秩不足的情况。该技术的公式化基于商奇异值分解(QSVD),是对只能处理宽带噪声的现有技术的概括。我们还通过示例显示了我们能够实现令人满意的降噪效果。

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