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在二維的時(shí)頻域網(wǎng)格結(jié)構(gòu)中，相鄰點(diǎn)上語音信號(hào)的存在與否是相關(guān)的，傳統(tǒng)的馬爾可夫鏈不能對(duì)二維的時(shí)頻相關(guān)性進(jìn)行自適應(yīng)的建模．基于語音信號(hào)在時(shí)頻域中的相關(guān)性，提出了一種利用二維的相關(guān)模型估計(jì)語音掩模的方法．該方法將時(shí)頻域中帶噪語音信號(hào)的對(duì)數(shù)功率譜劃分為語音和非語音類，利用時(shí)域中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率和前向因子描述語音信號(hào)的時(shí)域相關(guān)性，同時(shí)利用頻域中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率和鄰域因子描述語音信號(hào)的頻域相關(guān)性．通過全局的統(tǒng)計(jì)最優(yōu)化，該模型將時(shí)域相關(guān)性和頻域相關(guān)性相結(jié)合．給出了該模型的序貫化更新方法，逐幀更新模型并估計(jì)語音出現(xiàn)概率．在當(dāng)前已知對(duì)數(shù)功率譜和模型參數(shù)的條件下，通過最大化后驗(yàn)概率得到的語音信號(hào)狀態(tài)矩陣可以作為語音掩模的最優(yōu)估計(jì)．將該方法與幾種現(xiàn)有的語音掩模在線估計(jì)方法進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示出了該方法的優(yōu)越性．
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