基于matlab的 谱减法语音去噪的算法研究 与实现

雾天图像增强算法研究.doc

图像增强的空间域边缘增强算法应用与探讨.doc

中英翻译《使用加权滤波器的一种改进的谱减语音增强算法》.doc

1、实现效果：见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124660052 2、基于快速双边滤波的细节增强算法（matlab代码），效果明显，很不错，可以直接运行使用。 3、适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。

在基于先验信噪比的维纳滤波语音增强算法的基础上，结合语音端点检测算法，本文提出一种新算法。新算法在语音端点检测的基础上，通过平滑处理更新噪声信号功率谱以适应噪声不稳定的环境；通过计算有声段噪声信号估计值，将有声段的噪声影响纳入考虑范围；通过每个语音段自适应调节噪声功率谱，实时的计算出先验信噪比。最后将该算法与改进前算法进行仿真比较验证，该算法有更好的语音增强效果，在非稳定噪声环境中较好的抑制了噪声残留，提高了语音的可懂度。

为了增强彩色图像而不引起色彩失真,在HSV颜色空间中保持色相不变,提出了采用分段对数变换增强饱和度结合在多尺度Retinex算法的基础上,采用边缘保持增强色调的低照度彩色图像增强算法。实验结果表明,该方法在保持图像色相和图像边缘的情况下,显著改善了图像的视觉效果,提高了图像的亮度和对比度。25幅低照度图像的平均亮度、标准偏差和对比度分别提高了94.95%、20.93%和29.88%,相对于带色彩恢复的多尺度Retinex算法的熵和对比度增量分别提高了7.34%和151.51%,效果优于Retinex算法。

基于小波变换的语音增强算法，张豪，赵振纲，在现实环境中，语音信号不可避免地会受到外来的各种各样的噪声干扰，这些干扰严重影响了语音通信的质量。我们通过各种语音信号处

针对噪声的随机性和突变性,使得传统算法抑制非平稳噪声比抑制平稳噪声难度增大的问题,提出了一种基于深度神经网络的子空间语音增强算法。该算法利用带噪的语音信号数据训练一组深度神经网络语音生成型模型(DNN训练模型);在测试增强阶段根据噪声估计和DNN模型去除非平稳噪声;最后,通过信号子空间在抑制噪声和减少信号失真上做出较为折中的选择重构语音信号。实验结果表明,基于深度神经网络的子空间语音增强算法对非平稳噪声有非常强的抑制能力,通过STOI和PESQ值反映了在低信噪比下,该算法可以提高增强语音的可懂度。

低照度图像增强算法的研究与实现_彭波，研究了增强算法