1、根据式，因为是恒定段语音，所以脉冲响应维纳滤波可以得到根据式，增强讲话ˆ不适用这个本地段则可表示为ˆ如果假定和在更新每个样本，我们可以说。

2、样实验是重复欢笑和龚信号结果显示在图及。很明显，自适应维纳滤波法具有最佳表现为不同信噪比。自适应维纳滤波方法为分贝在改善信噪比不同价值观。非信噪比线性输入信噪比和输出之间由于过滤器自适应性质。图白噪声信噪比结果在至水平信号处理信噪比图结果信噪比情况下在白噪声到分贝笑信号。

3、果表明，该方法提供了最佳信噪比改善谱减法之间方法与传统频域维纳滤波方法。研究结果还表明，该方法可以改善音乐噪声比谱减法方法更好，可避免弊端维纳滤波器频域。.,.附录,,,.,.,,,,.,.,,,ˆ,ˆˆ附录,,,.,。

4、五自适应维纳滤波。图该信号频谱图。原始信号。二噪声信号。三谱减法。四维纳滤波。五自适应维纳滤波。图时域信号结果。在原始信号。二噪声信号。三谱减法。四维纳滤波。五自适应维纳滤波。图该信号频谱图。原始信号。二噪声信号。三谱减法。四维纳滤波。五自适应维纳滤波。图时域信号结果。。

5、定义可以被纳入到维纳滤波方程如下维纳滤波器缺点是在所有频率固定频率响应和要求，估计功率干净信号和事先以滤除噪声谱密度。.自适应维纳滤波本节提出并实施了自适应维纳滤波有利于从不同语音信号局部统计。该方法个框图如图所示。图.典型自适应语音增强系统为加。

6、噪比水平图信噪比结果在情况下白噪声到信号信噪比水平图时域信号结果。在原始信号。二噪声信号。三谱减法。四维纳滤波。五自适应维纳滤波。图该信号频谱图。原始信号。二噪声信号。三谱减法。四维纳滤波。五自适应维纳滤波。图时域信号结果。在原始信号。二噪声信号。三谱减法。四维纳滤波。。

7、ˆ式中，和−被修改分开段，然后结果相结合。如果远远大于输出信号被假定为主要是由于与和输入信号是不衰减。如果小于过滤效果演出。ˆˆ其中是样本数量短节段中使用估计。为了衡量本地信号统计所开发系统图，算法使用信号方差。具体方法。

8、用于设计空间变好是给予式.。由于可估计，从方式可得,ˆˆ,ˆˆˆ.ˆˆ.通过这种方法，我们保证滤波器传递函数是改编自样本统计信号采样基础上讲话。.实验结果在评估目，我们使用不同语音信号和龚如。

9、.,ˆ,ˆˆˆˆ,,.,.,,,ˆ,ˆˆˆ.,.,ˆ,ˆˆˆˆ.ˆ这个。

10、性噪声降低据推测，加性噪声是零均值和方差性质与白噪声。因此，功率谱可近似表示为考虑段语音讲话信号，其中信号是假设平稳信号可以模拟方式其中和是均值和标准偏差。是个单位方差噪声。在这个讲话段语音中，维纳滤波器传递函数可近似表示为。

11、在原始信号。二噪声信号。三谱减法。四维纳滤波。五自适应维纳滤波。图该信号频谱图。原始信号。二噪声信号。三谱减法。四维纳滤波。五自适应维纳滤波。六，结论本文提出了种自适应维纳滤波语音增强方法。这种方法依赖于过滤器传递函数适应从样本上语音信号为基础抽样统计均值和方差。这个结。

12、韩德尔，笑声信号。高斯白噪声被添加到每个不同语音信号信噪比。不同如语音增强算法谱减法，维纳滤波器频域和提出自适应维纳滤波器进行了喧闹讲话信号。峰值信号噪声比信噪比算法结果是每个语音增强比较。在第个实验中，所有上述算法进行了手柄上不同信号信噪比和输出信噪比结果显示在图。同。

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