排序方式: 共有6条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
针对传统多通道语音分离算法在扩散噪声下性能下降的问题,提出了一种用于语音分离及降噪的空间协方差模型及参数估计方法。该方法将扩散噪声视为独立声源,利用由导向矢量重构的空间协方差矩阵建模目标声源的空间特性,并通过空间协方差分析方法估计用于语音分离的多通道维纳滤波器。同时,还提出了一种联合该方法的后置滤波器参数框架,为输出信号降噪和失真的折中提供了更多选择。在扩散噪声下的单目标和多目标实验中,所提方法的语音提取和分离性能都优于对比算法,联合参数的后置滤波器可提供更为符合人们要求的降噪语音,验证了所提模型与参数估计方法的有效性。 相似文献
2.
基于传声器阵的语音增强对于语音通信及语音识别具有重要意义,减小传声器阵的孔径并提高其语音增强的效果将十分有利于扩大其应用范围。为此给出一种阵列抗串扰自适应噪声抵消方法,并将其与改进的谱相减技术相结合。分析与实验表明,该方案使增强语音的信噪比有了较大提高,所需的阵列孔径很小,而且还适用于多种噪声环境,并易于实时实现。 相似文献
3.
类似[1-4],折扣向量值马氏决策规划(DVMDP)描述为: {S,(A(i),i∈S),q,r,Vβ},(1)其中S为可数状态集,A(i)是有限决策集,q(j|i,a)是转移概率,r=r(i,j,a)=(r1(i,j,a),r2(i,j,a),…,rp(i,j,a))是状态i处使用决策a于下一步转移到状态j时所获的p维报酬向量,r(i,j,a)对i,j,a一致有界,Vβ是β折扣目标. 以Π表一般策略集,若 π ∈Π有 Vβ(π)≤ Vβ(π*),则称π* 为DVMDP的“强有效策略”,Vβ(π*)为“… 相似文献
4.
5.
对向量值半Markov决策规划给出了线性加权解法 .通过该方法还容易地证明了向量值半Markov决策规划存在平稳最优策略的结论 ,并给出了强最优策略存在与否的另一个判别法 . 相似文献
6.
给出一种模糊多目标马尔可夫决策规划的定义,即当报酬是模糊函数时的多目标马尔可夫决策规划,并解决求解这种规划的最优策略的方法以及这种多目标规划最优解的判决问题。 相似文献
1