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利用听觉掩蔽效应与最优平滑语音增强算法（2013年）。

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简介：
鉴于谱减法在低信噪比环境下容易受到音乐噪声干扰的局限性，本文针对这一问题，通过深入研究人耳听觉掩蔽机制，设计了一种全新的语音增强算法。该算法在经典的维纳滤波方法基础上，巧妙地融入了掩蔽效应的调整策略，并利用非平稳环境下的最小约束递归平均算法进行精确的噪声参数估计。此外，它还采用最小均方误差准则来确定最优平滑因子，从而对增强后的语音信号进行有效的平滑处理，最终实现对音乐噪声的进一步削弱。实验结果充分表明，与改进后的谱减法以及传统的维纳滤波法相比，所提出的算法在低信噪比场景下能够显著降低背景噪声和残留的音乐噪声，同时保持出色的语音质量和清晰度。

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  • 基于听觉掩蔽效应与最佳平滑处理的语音增强方法 (2013年)
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