Speech wideband extension based on Gaussian mixture model

查看全文 作　　者：ZHANG [1]Yong;HU [1]Ruimin

机构地区：[1]National Engineering Research Center for Multimedia software,Wuhan University Wuhan,430072

出　　处：《Chinese Journal of Acoustics》索引2009年第28卷第4期,共16页

摘　　要：减少光谱 highband 信封的失真,功能光谱在特征向量和 highband 信封之间的失真和相互的信息被学习,并且一个扩大 Gaussian 混合模型(GMM ) 带宽延期算法基于研究被建议。与 highband 信封有更大的相互的信息的特征参数被选择组成特征向量,并且 GMM 被采用计算特征向量和 highband 信封的联合概率密度。然后, highband 信封经由从期望最大化(他们) 算法估计的模型参数计算的以后的可能性被估计。试验性的结果证明光谱失真比算法低,例如传统的算法基于 GMM,由 0.3 dB 和框架与的数字光谱在 10 dB 上的失真严厉地减少了超过 50% 。 关键词：高斯混合模型模型参数估计宽带语音特征向量扩展算法联合概率密度 GMM

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