论文研究语音分离与HMM相结合的语音增强方法.pdf

针对基于隐马尔科夫（HMM，HiddenMarkovModel）的MAP和MMSE两种语音增强算法计算量大且前者不能处理非平稳噪声的问题，借鉴语音分离方法，提出了一种语音分离与HMM相结合的语音增强算法。该算法采用适合处理非平稳噪声的多状态多混合单元HMM，对带噪语音在语音模型和噪声模型下的混合状态进行解码，结合语音分离方法中的最大模型理论进行语音估计，避免了迭代过程和计算量特别大的公式计算，减少了计算复杂度。实验表明，该算法能够有效地去除平稳噪声和非平稳噪声，且感知评价指标PESQ的得分有明显提高，算法时间也得到有效控制。