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首页> 外文会议>European Conference on Speech Communication and Technology v.3; 20010903-20010907; Aalborg; DK >Enhancement of Speech Using Bark-Scaled Wavelet Packet Decomposition
【24h】

Enhancement of Speech Using Bark-Scaled Wavelet Packet Decomposition

机译：使用树皮缩放小波包分解增强语音

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摘要

In this paper, we propose a speech enhancement system, which integrates a bark-scaled wavelet packet decomposition (BS-WPD), a soft-decision gain modification and a "magnitude" decision-directed estimation technique. The BS-WPD provides an overcomplete auditory representation, having a higher frequency resolution than the critical band decomposition. Speech is estimated by Wiener filtering in the wavelet packet domain, modified by the signal presence probability. We introduce a "magnitude" decision-directed estimator for the variance of speech, which is closely related to the decision-directed estimator of Ephraim and Malah. This estimator achieves, in the established process, a better tradeoff between noise reduction and signal distortion. The proposed enhancement algorithm is tested with various noise types, and compared to a conventional log-spectral amplitude estimator. We show that noise can be further suppressed, while preserving its natural structure and the intelligibility and quality of the speech components.
机译：在本文中，我们提出了一种语音增强系统，该系统集成了树皮级小波包分解（BS-WPD），软决策增益修改和“幅度”决策导向估计技术。 BS-WPD提供了不完整的听觉表示，其频率分辨率高于临界频带分解。通过小波包域中的维纳滤波来估计语音，并通过信号存在概率进行修改。我们针对语音差异引入了“幅度”决策导向估计器，该估计器与以法莲和马拉的决策导向估计器密切相关。该估计器在既定过程中实现了降噪与信号失真之间的更好权衡。所提出的增强算法在各种噪声类型下进行了测试，并与传统的对数谱振幅估计器进行了比较。我们表明，在保留噪声的自然结构以及语音成分的清晰度和质量的同时，可以进一步抑制噪声。

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