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【24h】

くし型の振幅特性をもつ完全再構成フィルタバンクを用いたスペクトルサブトラクション法の雑音抑圧性能向上

机译:使用具有梳状幅度特性的完全重建滤波器组,提高了频谱相减方法的噪声抑制性能

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摘要

本論文では分割フィルタをくし型フィルタとした完全再構成フィルタバンクとスペクトルサブトラクション法を用いた新しい音声強調法を提案する.くし型フィルタを用いることにより人ごみ雑音で従来法より雑音抑圧性能が向上することを計算機シミュレーションにより確認した.しかし,くし型フィルタでは白色雑音に対して従来法より雑音抑圧性能が悪くなってしまう。 そこで,雑音によって分割フィルタを低域,高域通過フィルタとくし型フィルタとで切り替える方法を提案する.これにより,白色雑音に対しても従来法と同じ雑音抑圧性能を維持できることを計算機シミュレーションにより確認した.
机译:在本文中,我们提出了一种完全重建的滤波器组,它使用分裂滤波器作为梳状滤波器,并且提出了一种新的使用频谱减法的语音增强方法。通过计算机仿真证实,与使用梳状滤波器的常规方法相比,人群噪声改善了噪声抑制性能。但是,梳型滤波器的噪声抑制性能比常规白噪声方法差。因此,我们提出了一种根据噪声在低频和高频通过滤波器和梳型滤波器之间切换除法滤波器的方法。结果,通过计算机仿真确认了即使对于白噪声也可以保持与传统方法相同的噪声抑制性能。

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