利用短时傅立叶变换的迭代重建框架从噪声输入信号中提取原始信号的有效方法-研究论文

在当前的语音重建系统中，使用了短时傅立叶变换（STFT）的迭代重建框架。 当大量噪声添加到输入语音时，STFT的迭代重建框架无法正确重建输入语音。 在本文中，我们提供了一种方法，通过使用它，我们将能够从嘈杂的输入信号中提取原始信号。 为了实现这一目标，在输入语音的迭代重建的每个步骤中，通过取一个阈值，对于幅度谱，我们去除了较小的阈值，并且为了保留原始信号特征，我们考虑了相位谱，然后结合了修改幅度谱信息和相位谱信息，我们在每次迭代中重建部分信号。 检查了两个实验。 在第一个实验中，我们通过更改阈值评估输入语音的重建，而在第二个实验中，我们评估了具有不同迭代次数的输入语音的重建。 结果表明，通过使用本方法，当在输入语音中加入大量噪声时，可以很好地重构原始信号。