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申请/专利权人：厦门亿联网络技术股份有限公司
申请日：2024-03-27
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262734A
主分类号：G10L21/0208
分类号：G10L21/0208;G10L21/0216
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明提供了一种基于自回归模型的卡尔曼降噪方法及系统，其方法包括：使用阵列麦克风技术对原始语音信号进行处理，得到参考语音信号和参考噪声信号；对参考语音信号和参考噪声信号进行线性预测建模，构建LPC模型，获得第一LPC系数、第一语音信号协方差和第一噪声信号协方差；根据第一LPC系数、第一语音信号协方差和第一噪声信号协方差构建卡尔曼滤波器；将参考语音信号输入至卡尔曼滤波器中进行处理，处理过程中更新各时刻下的卡尔曼系数，以使卡尔曼滤波器根据各时刻下的卡尔曼系数对参考语音信号中的噪声进行消除，输出各时刻下的最终降噪语音信号；本发明能够实现对强有色噪声环境下语音信号的有效降噪，增强语音信号。
主权项：1.一种基于自回归模型的卡尔曼降噪方法，其特征在于，包括：获取原始语音信号，使用阵列麦克风技术对所述原始语音信号进行处理，得到参考语音信号和参考噪声信号；对所述参考语音信号和所述参考噪声信号进行线性预测建模，构建LPC模型，获得第一LPC系数、第一语音信号协方差和第一噪声信号协方差；根据所述第一LPC系数、所述第一语音信号协方差和所述第一噪声信号协方差构建卡尔曼滤波器；将所述参考语音信号输入至所述卡尔曼滤波器中进行处理，处理过程中更新各时刻下的卡尔曼系数，以使所述卡尔曼滤波器根据各时刻下的卡尔曼系数对所述参考语音信号中的噪声进行消除，输出各时刻下的最终降噪语音信号；其中，所述卡尔曼系数包括各时刻下的语音信号协方差、各时刻下的噪声信号协方差、各时刻下的灵敏度度量、各时刻下的鲁棒性度量和各时刻下的卡尔曼增益。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门亿联网络技术股份有限公司 一种基于自回归模型的卡尔曼降噪方法及系统
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