基于Kalman的语音特征参数提取方法研究

摘要

传统的助听器语音去噪方法如谱减法、维纳滤波法等都因计算量大、结构复杂而限制了其实际应用,对一种基于Kalman自适应算法的语音去噪方法进行了分析,在此基础上,对提出的方法进行了实验仿真和误差分析.结果表明:通过Kalman自适应去噪,语音特征参数LPC倒谱系数误差更小,合成语音后的辨识率更高,且除去噪声的同时没有引入新的噪声.