作者：朱志宇语音增强粒子滤波器高斯粒子滤波扩展卡尔曼滤波器
摘要：为了提高对时变自回归（TVAR）模型参数的估计精度，改善语音信号增强效果，通过将TVAR模型的参数转换为格型滤波器的反射系数，给出了一种判断模型稳定性的简单方法。将TVAR模型的信号和反射系数矢量增广为状态矢量后，应用高斯粒子滤波器（GPF）估计TVAR的模型参数，构造了语音增强算法。通过蒙特卡洛仿真实验比较了扩展卡尔曼滤波器（EKF）、标准粒子滤波器（PF）和GPF的语音增强效果，结果表明本文提出的TVAR模型能较好地描述语音信号的变化特性；PF比传统的卡尔曼滤波具有更好的滤波能力，而GPF能够在一定程度上克服粒子的退化现象，具有比标准PF更强的估计TVAR模型参数的能力，从而获得了更好的语音增强和去噪效果。
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