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A Fourth-order Cumulant Driven Variable Step-size Adaptive Algorithm and the Application to Noise Reduction

机译:四阶累积级驱动可变步长度自适应算法及其降噪应用

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摘要

This paper proposes a new method which reduces white gaussian noise using a variable step-size adaptive algorithm. The proposed method adjusts the step-size utilizing the fourth-order cumulant of the prediction error signal in a linear predictor. The performance of the proposed method is superior to that of fixed step-size adaptive algorithm in terms of tracking speed and steady-state error. Furthermore, a fourth-order cumulant of input signal is used to determine whether each of the audio segments is a speech or a non-speech segment and it is useful to improve the noise reduction in non-speech segments. As a result of the simulation, the effectiveness of the proposed method is confirmed.
机译:本文提出了一种新方法,其使用可变步长自适应算法减少了白色高斯噪声。该方法调整利用线性预测器中的预测误差信号的四阶累积量调整阶梯大小。在跟踪速度和稳态误差方面,所提出的方法的性能优于固定的阶梯大小自适应算法。此外,输入信号的四阶累积量用于确定每个音频段是否是语音或非语音段,并且可以改善非语音段的降噪。由于模拟的结果,确认了所提出的方法的有效性。

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