所有作者：全学海 丁宣浩 蒋英春
作者单位：桂林电子科技大学数学与计算科学学院
论文摘要：本文应用Hilbert-Huang变换（HHT）的经验模态分解（EMD），分别对含噪语音信号和参考模型的噪声进行分解得出固有模态函数（IMF），再应用K-S检验方法计算它们之间的相似概率，然后依据相似概率的大小剔除信号中来自噪声的IMF分量，将其余的IMF重构语音信号，从而达到语音信号的增强目的。实验结果表明，与小波变换的语音增强方法相比，该方法能够极大程度地剔除含噪语音中的噪声成分，取得很好的语音增强效果，具有广泛的应用前景。
关键词： 经验模态分解 固有模态函数 K-S检验 相似概率
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