论文研究 修正的基于广义Gamma语音模型语音增强算法.pdf

广义Gamma模型是近年来新提出的一种语音分布模型，相对于传统的高斯或超高斯模型具有更好的普适性和灵活性，提出一种基于广义Gamma语音模型和语音存在概率修正的语音增强算法。在假设语音和噪声的幅度谱系数分别服从广义Gamma分布和Gaussian分布的基础上，推导了语音信号对数谱的最小均方误差估计式；在该模型下进一步推导了语音存在概率，对最小均方误差估计进行修正。仿真结果表明，与传统的短时谱估计算法相比，该算法不仅能够进一步提高增强语音的信噪比，而且可以有效减小增强语音的失真度，提高增强语音的主观感知质量。