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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:賴勇成
研究生(外文):Yung-Cheng Lai
論文名稱:語音強化用基於高階統計量之反濾波器與輸入/輸出交叉統計量
論文名稱(外文):Speech Enhancement Using a Cumulant Based Inverse Filter and Input-Output Cross Moments
指導教授:祁忠勇
指導教授(外文):Chong-Yung Chi
學位類別:碩士
校院名稱:國立清華大學
系所名稱:電機工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1995
畢業學年度:83
語文別:英文
中文關鍵詞:語音訊號強化濁音訊號高階統計量
外文關鍵詞:speech enhancementvoiced speechcumulant
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在許多語音訊號的傳播領域裡,雜訊的存在影響了語音處理的品質;例如
:語音壓縮、語音辨認等等。因此,研究消除雜訊便成了刻不容緩的問題
。傳統上,基於二階統計量之演算法對於雜訊干擾會有相當敏感的反應。
近幾年來,高階統計量已經廣泛地被使用來設計信號處理的領域,因為它
不僅包含信號的振輻情報同時也包含相位情報而且它對於高斯雜訊是不敏
感的。本篇論文提出一個新的語音訊號強化法則用以消除存在於濁音
(voiced speech)訊號中的高斯雜訊。此方法不需要事先得知原始訊號以
及雜訊之統計量,例如它們的功率頻譜 (power spectra)。此方法使用基
於高階統計量( cumulants)之反濾波器來處理量測到的濁音訊號以估計濁
音訊號產生模式中的輸入訊號(非高斯準週期性脈衝串),然後再使用估計
出的輸入訊號與量測到的濁音訊號來計算它們的$M$ 階 ($M \ge 2$) 交
叉統計量序列 (cross moment sequence);我們便是以此序列做為強化後
的語音訊號,並且亦提供一些理論分析以說明為何此序列可以用做一強化
後的語音訊號。計算機模擬及真實語音訊號的實驗結果證實了本文所提方
法之優越性能。最後,我們作了一些結論。本文分四章:第一章前言;第
二章複習已被提出的基於高階統計量用於全盲反旋捲之反濾波器準則;第
三章說明我們所提出的新的語音訊號強化法則;第四章結論。

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