MMSE谱减法语音增强算法

语音信号的检测利用倒谱法对合成的语音信号进行检测，对不同的信噪比有不同的结果

为了有效地捕捉LBSN中丰富的签到、社交等多维上下文信息的空间特性,并深层挖掘用户和POI之间的非线性交互,提出了一种谱嵌入增强的POI推荐算法——PSC-SMLP,设计了偏好增强的谱聚类算法PSC和

在基于先验信噪比的维纳滤波语音增强算法的基础上,结合语音端点检测算法,本文提出一种新算法。新算法在语音端点检测的基础上,通过平滑处理更新噪声信号功率谱以适应噪声不稳定的环境;通过计算有声段噪声信号估计

循环谱的仿真代码自己编写的FAM，经运行之后是正确的

有完整的代码注释，三种方法都可以实现，并有demo音频。

高精度算法，简单的介绍了高精度加法和减法，适合初学者；

利用语音在语谱图中表现出的不同特征, 提出了一种基于语谱图的语音端点检测算法。首先利用基音频 率检测的原理在语谱图矩阵中搜索浊音段, 然后计算出浊音段的信噪比, 再根据信噪比和语谱图矩阵中浊音段的 峰

在语音信号处理中，常用的语音特性是基于Mel频率的倒谱系数（MFCC）以及一些语音信号的固有特征，如共振峰和基音频率等。倒谱可以较好地将语音信号中的激励信号和声道响应分离，并只需要用十几个倒谱系数就能

这是关于语音信号的语音增强程序，matlab编辑的，供大家相互交流，这个程序相当实用的

LMS算法的改进NLMS算法来实现语音增强，吴青，吴京京，为寻求收敛速度快，计算复杂度低，数值稳定性好的自适应滤波算法是我们追求的目标。并利用较好的自适应滤波算法在噪声对消系统上