基于多窗谱估计和几何谱减的低信噪比语音增强方法

在低信噪比条件下,传统谱减算法对语音和噪声的独立性假设会产生一定的"音乐噪声",从而降低了语音的可懂度.对此,本文提出了一种结合多窗谱估计和几何谱减的语音增强算法.本算法利用多窗谱估计带噪语音信号的功率谱,采用改进最小值控制递归平均算法实时跟踪估计噪声谱,应用几何谱减算法求解增益函数,从而恢复出精确的语音信号.通过在IEEE数据集上进行实验,并以PESQ和LSD作为评价指标,结果表明本算法在低信噪比条件下,缩短了带噪语音与纯净语音之间的频谱距离,并有效的抑制了增强语音的背景噪声,提高了语音可懂度.

胶囊内镜影像工作站系统数据库的设计与应用

胶囊内镜体检过程中将产生大量的医生、病人、诊断结果和图像等信息。复杂且巨量的数据给胶囊内镜影像工作站系统开发和医院规范化管理增加了极大的困难。该文阐述在SQLite3平台下规范化设计数据关系模型,应用Nhibernate开发框架,搭建数据访问层,完成数据安全访问和数据库基本操作。提高了胶囊内镜影像工作站系统的开发效率和系统的可维护性,实现了医疗数据有效管理。