基于中国餐馆过程的语音增强

雷菊阳

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基于中国餐馆过程的语音增强

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针对有色噪声中的语音增强问题,通过引入中国餐馆过程混合模型(Chinese Restaurant Process Mixture Model,CRPMM),其潜变量满足中国餐馆过程,能够较方便地获得马尔科夫链式样本的展开.建立了参变量与潜变量基于块采样的后验更新形式,结合卡尔曼滤波技术,能够在分布空间上更精确地逼近噪声的后验分布.仿真算例及实际语音信号增强算例表明,较之传统的参数化卡尔曼滤波算法及变分贝叶斯滤波算法,基于数据驱动的无穷维的块采样技术能够更好地适应新模态,并取得较好的语音增强效果.

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来源
《上海交通大学学报》 |2013年第4期|635-639|共5页
作者
雷菊阳;
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作者单位

上海工程技术大学机械工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
语音增强; 有色噪声; 贝叶斯推理; 中国餐馆过程混合模型; 马尔科夫链蒙特卡洛采样;

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