为提高低信噪比环境下的语音可懂度,提出了一种基于联合失真控制的子空间语音增强算法。由于误差信号中的语音失真和残余噪声分量不能被同时最小化,同时,由语音估计器引起的语音放大失真超过6.02 d B时会严重损害语音可懂度。为此分别...
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为提高低信噪比环境下的语音可懂度,提出了一种基于联合失真控制的子空间语音增强算法。由于误差信号中的语音失真和残余噪声分量不能被同时最小化,同时,由语音估计器引起的语音放大失真超过6.02 d B时会严重损害语音可懂度。为此分别对语音失真和残余噪声进行最小化处理,最小化时把语音放大失真控制在6.02 d B以下作为约束条件,通过求解两个约束最优化问题得到两个不同的估计器,再对这两个估计器进行加权求和,得到一种基于联合失真控制的语音估计器。实验结果表明,相比于传统的子空间增强方法,在低信噪比环境下所提出的算法能更有效提高增强后语音的可懂度。
作为网络结构分析的重要概念,结构洞占据者在获取网络有效信息方面起着关键的作用。目前,研究者们主要针对无权网络研究挖掘其结构洞的方法,然而,实际网络中,边权对网络性能的影响起着重要作用。以加权网络为研究对象,以约束度为衡量指标,提出一种加权的结构洞挖掘算法——W_HIS算法(Weighted HIS Algorithm)。将提出的W_HIS算法应用到公用数据和实例数据,与已有的算法进行对比,验证了算法的有效性。实验结果表明,提出的算法对挖掘结构洞占据者效果相对较好。
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