Absstroct-This paper fokuserar på klassen av talförstärkningssystem som kapitaliserar på den stora betydelsen av korta tidsspektrala amplituden (STSA) av talsignalen i dess perception. Ett system som använder ett minsta medelvärdesfel (MMSE) föreslås och jämförs sedan med andra allmänt använda system som bygger på Wienerfiltrering och algoritmen "spektral subtraktion". I detta papper härleder vi MMSE STSA estimator, baserat på modellering tal och buller spektralkomponenter som statistiskt oberoende Gaussiska slumpvariabler. Vi analyserar prestandan hos den föreslagna STSA estimator och jämföra den med en STSA estimator härledd från Wiener estimator. Vi undersöker också MMSE STSA estimator under osäkerhet om signalnärvaro i de bullriga observationer. Vid konstruktionen av den förbättrade signalen kombineras MMSE STSA-skattningen med den komplexa exponentiella delen av den bullriga fasen. Det visas här att det senare är MMSE:s uppskattning av den komplexa exponentiella delen av den ursprungliga fasen, vilket inte påverkar STSA:s uppskattning. Den föreslagna metoden resulterar i en betydande minskning av bullret, och ger ökat tal med färglöst restbuller. Den föreslagna algoritmens komplexitet är ungefär den hos andra system i den diskuterade klassen. HAN har på senare tid fått stor uppmärksamhet när det gäller att förbättra talen på grund av okorrelerat additivt buller, när enbart det bullriga talet är tillgängligt. Detta beror på de många potentiella applikationer ett framgångsrikt talförstärkningssystem kan ha, och på grund av den tillgängliga tekniken som möjliggör genomförandet av sådana invecklade algoritmer. En omfattande översyn av de olika talförstärkningssystem som har uppstått under de senaste åren, och deras klassificering enligt de aspekter av talproduktion och uppfattning som de utnyttjar, kan hittas i [ 11. Vi fokuserar här på klassen av talförstärkningssystem som utnyttjar den stora betydelsen av den korta tidsspektrala amplituden (STSA) av talsignalen i dess uppfattning [l], [2]. I dessa system beräknas talsignalens STSA, i kombination med det nedbrutna talets kortvariga fas, för att konstruera den förbättrade signalen. Den "spektral subtraktion" algoritm och Wiener filtrering är välkända exempel [l], [3]. I algoritmen "spektral subtraktion" beräknas STSA som kvadratroten av den maximala sannolikheten (ML) estimator för varje signalspektral komponentvarians [3]. I system som är baserade på Y. Ephraim var med Technion
MMSE STSA estimator härledd av Ephraim och Malah REF är en annan bullerminskning metod.
Speech enhancement using a minimum-mean square error short-time spectral amplitude estimator