一种基于修正倒谱平滑技术改进的维纳滤波语音增强算法

传统的倒谱平滑维纳滤波算法在求取选择性平滑范围时,噪声会对维纳增益函数的倒谱产生影响,使估计出的选择性平滑范围不正确,进而导致此传统算法在平滑掉音乐噪声的同时也影响了噪声抑制效果。为此提出了一种基于修正倒谱平滑技术改进的维纳语音增强算法,该算法先用最大似然准则估计出纯净语音的倒谱,然后在纯净语音倒谱中求取基频和共振峰的位置,进而得到选择性平滑的范围。该方法提高了选择性倒谱平滑的准确性,进而改善了传统倒谱平滑维纳滤波语音增强算法的噪声抑制效果。最后在不同的噪声场景中对传统算法和改进算法进行了仿真对比,表明该算法能够在去除噪声的同时更好地保留语音的特征结构,较好地提高了带噪语音的质量。

一种基于高效FrFT的LFM信号检测与参数估计快速算法

针对传统方法对线性调频(LFM)信号检测与参数估计运算量大的问题,该文提出一种基于高效Fr FT的快速算法。首先,分析了高效Fr FT原理,指出高效Fr FT存在旋转角度的选取、易受初始频率影响以及抗噪性能差等问题。针对以上问题,该文利用修正的功率谱平滑滤波方法对高效Fr FT进行改进。理论分析表明,该文提出的改进算法仅用3次旋转角度即可实现较低信噪比下LFM信号的检测和参数估计。与传统的Fr FT相比,在保证参数估计精度不变的情况下,运算复杂度大大降低,更符合工程上实时处理的要求。仿真结果验证了该算法的有效性。

时变谱:统一的方法

一、引言对于线性的时变系统或平稳随机过程的研究,我们可以在时间域上或在频率域上进行处理。我们不必同时在这两个域上都进行处理。但是,一旦随机过程的非平稳性占主要地位时,那末仅在一个域上处理就显得不够了。因此就必须研究信号的能量在时间—频率平面内的分布。