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在二維的時頻域網格結構中，相鄰點上語音信號的存在與否是相關的，傳統的馬爾可夫鏈不能對二維的時頻相關性進行自適應的建模．基于語音信號在時頻域中的相關性，提出了一種利用二維的相關模型估計語音掩模的方法．該方法將時頻域中帶噪語音信號的對數功率譜劃分為語音和非語音類，利用時域中的狀態轉移概率和前向因子描述語音信號的時域相關性，同時利用頻域中的狀態轉移概率和鄰域因子描述語音信號的頻域相關性．通過全局的統計最優化，該模型將時域相關性和頻域相關性相結合．給出了該模型的序貫化更新方法，逐幀更新模型并估計語音出現概率．在當前已知對數功率譜和模型參數的條件下，通過最大化后驗概率得到的語音信號狀態矩陣可以作為語音掩模的最優估計．將該方法與幾種現有的語音掩模在線估計方法進行比較，實驗結果顯示出了該方法的優越性．
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