能量匹配的MFS-HMM语音增强方法

来源：信号处理杂志 2016年第8期北京时间：

作者：高珍珍, 鲍长春

摘要：针对基于梅尔频谱域隐马尔可夫模型(MelFrequency Spectral domain Hidden Markov Model, MFS-HMM)的语音增强算法中存在训练集和测试集能量不匹配问题，本文提出了能量匹配的MFSHMM语音增强方法。该方法采用迭代的期望最大(Expectation Maximization, EM)法在线估计纯净语音和噪声的对数能量调整因子，并在线修正纯净语音和噪声的HMM参数，使得训练集和测试集能量相匹配，有效地解决了能量不匹配对增强语音质量影响的问题。主客观测试结果表明，本文所提方法优于参考算法。

关键词：语音增强, 隐马尔可夫模型, 梅尔频谱域, 能量调整