[发明专利]基于隐马尔科夫链模型的噪声估计方法和装置

权利要求书

1.一种基于隐马尔科夫链模型HMM的噪声估计方法，其特征在于，包含以下步骤：

根据预先建立的HMM，确定当前帧中语音存在的概率；其中，所述HMM的观测向量由至少一帧带噪语音的频谱组成；

根据所述语音存在的概率，计算平滑因子；其中，所述平滑因子与当前观测向量条件下当前帧中语音存在的概率成线性关系；

根据所述平滑因子、前一帧中噪声的方差估计值和当前帧带噪语音的功率谱，计算当前帧中噪声的方差估计值。

2.根据权利要求1所述的基于HMM的噪声估计方法，其特征在于，通过以下公式，根据所述语音存在的概率，计算平滑因子μ_N：

μ_N=μ+(1-μ)p(q_m=H₁|Ψ_m)

其中，μ为固定常数，0<μ<1；p(q_m=H₁|Ψ_m)为当前观测向量Ψ_m条件下当前帧中语音存在的概率；H₁为语音存在状态，Ψ_m={Y_k(m),Y_k(m-1),…,Y_k(1)}为当前观测向量，m代表帧序号。

3.根据权利要求1所述的基于HMM的噪声估计方法，其特征在于，通过以下公式，根据所述平滑因子μ_N、前一帧中噪声的方差估计值和当前帧带噪语音的功率谱|Y_k(m)|²，计算当前帧中噪声的方差估计值

σ^N,k2(m)=μNσ^N,k2(m-1)+(1-μN)|Yk(m)|2]]>

其中，k代表频点序号。