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1. 基于反双曲正弦函数的抗冲激块稀疏自适应滤波算法

魏丹丹, 周翊, 师黎明, 刘宏清

计算机应用 2017, 37 (1): 197-199. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.01.0197

摘要（415）

PDF （640KB）（497）

针对现有基于最小均方误差（MSE）的块稀疏系统辨识算法抗冲激性能不佳的问题，提出了一种利用反双曲正弦函数替代最小均方误差的改进型块稀疏归一化最小均方（IBS-NLMS）算法。该算法首先构造新的代价函数，利用负梯度最陡下降法求出增量，进而导出了新的滤波器权系数更新公式，在公式迭代过程中出现的冲激噪声会导致权系数的更新量趋于零向量，从而消除了由于非高斯冲激干扰而导致的算法发散问题。同时，理论分析并推导出了该算法的均值收敛过程。块稀疏系统辨识的仿真结果表明，在非高斯冲激噪声干扰和截断变化情况下，改进型算法与块稀疏归一化最小均方（BS-NLMS）算法相比有更快的收敛速度和更小的稳态误差。

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2. 用于自动语音识别系统的切换语音功率谱估计算法

刘金刚, 周翊, 马永保, 刘宏清

计算机应用 2016, 36 (12): 3369-3373. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3369

摘要（610）

PDF （922KB）（449）

针对语音识别系统在噪声环境下不能保持很好鲁棒性的问题，提出了一种切换语音功率谱估计算法。该算法假设语音的幅度谱服从Chi分布，提出了一种改进的基于最小均方误差（MMSE）的语音功率谱估计算法。然后，结合语音存在的概率（SPP），推导出改进的基于语音存在概率的MMSE估计器。接下来，将改进的MSME估计器与传统的维纳滤波器结合。在噪声干扰比较大时，使用改进的MMSE估计器来估计纯净语音的功率谱，当噪声干扰较小时，改用传统的维纳滤波器以减少计算量，最终得到用于识别系统的切换语音功率谱估计算法。实验结果表明，所提算法相比传统的瑞利分布下的MMSE估计器在各种噪声的情况下识别率平均提高在8个百分点左右，在去除噪声干扰、提高识别系统鲁棒性的同时，减小了语音识别系统的功耗。

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