语音增强的几个基本算法

前言

本文主要分为两个部分:

  1)单通道语音增强:主要是《语音增强》书籍内容的梳理;

  2)麦克风阵列增强:主要记录自己看的一些论文;

内容会持续更新,内容为个人的理解,如果存在偏差或者错误的地方,还希望各位帮忙指出来。

一、单通道语音增强

选读《Speech enhancement: theory and practice》.主要是自己的读书笔记.

Chapter 1:Introduction

第一章~第四章,主要介绍语音增强算法的基础知识;

Chapter 2:Discrete-Time Signal Processing and Short-Time fourier Analysis

Chapter 3:Speech Production and Perception

Chapter 4:Noise Compensation by human listeners(略)

Chapter 5:Spectral-Subtractive Algorithms

主要介绍谱减法。

Chapter 6:Wiener Filtering

主要介绍维纳滤波。

Chapter 7:Statistical-Model-Based Methods

主要介绍基于统计模型的语音算法,大框架分两类:最大似然估计,最大后验概率估计

Chapter 8:Subspace Algorithms

主要介绍子空间算法,其实就是利用不相关性,借助特征值分解/奇异值分解进行表达

Chapter 9:Noise-Estimation Algorithms

主要介绍噪声估计的常用方法

Chapter 10:Evaluating Performance of Speech Enhancement

第十章、第十一章(其实是十二章),主要介绍性能评估的方面,例如指标的选取,对比方法的特性,等等。

Chapter 11:Comparison of Speech Enhancement Algorithms

 

二、麦克风阵列增强

  1. Delay and sum算法
  2. MVDR算法
  3. GSC算法
  4. TF-GSC算法
  5. Post-filtering算法
  6. TF-GSC与Post-filtering结合

posted @ 2017-06-14 17:33  LeeLIn。  阅读(7960)  评论(0编辑  收藏  举报