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语音增强算法研究系列（四）：非平稳噪声消除


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创建CSDN博客专栏的流程过于繁琐，为了节省时间，以系列文章的方式总结对语音增强算法的研究，主要包含语音降噪与回声消除算法。

 

参考文献：Speech enhancement for non-stationary noise environments

作者： Israel Cohen


核心算法

1. OM-LSA (Optimally-Modified Log-Spectral Amplitude estimator)  用于speech estimator

2. MCRA (Minimum-Contraled Recursive Averaging)  用于noise tracking


该降噪算法基于统计模型，引入speech presence uncertainty概率估计参数来更新计算噪声估计、增益因子计算。


算法结论：

语音增强算法研究系列（四）：非平稳噪声消除_第1张图片

语音增强算法研究系列（四）：非平稳噪声消除_第2张图片

语音增强算法研究系列（四）：非平稳噪声消除_第3张图片



降噪效果：


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