标签：奇异值分解 lan ati http 语音增强 基础 基于 nsa 表达
选读《Speech enhancement: theory and practice》.主要是自己的读书笔记.
第一章~第四章，主要介绍语音增强算法的基础知识;
Chapter 2:Discrete-Time Signal Processing and Short-Time fourier Analysis
Chapter 3:Speech Production and Perception
Chapter 4:Noise Compensation by human listeners
Chapter 5:Spectral-Subtractive Algorithms
主要介绍谱减法。
Chapter 6:Wiener Filtering
主要介绍维纳滤波。
Chapter 7:Statistical-Model-Based Methods
主要介绍基于统计模型的语音算法，大框架分两类：最大似然估计，最大后验概率估计
Chapter 8:Subspace Algorithms
主要介绍子空间算法，其实就是利用不相关性，借助特征值分解/奇异值分解进行表达
Chapter 9:Noise-Estimation Algorithms
主要介绍噪声估计的常用方法
Chapter 10:Evaluating Performance of Speech Enhancement
第十章、第十一章（其实是十二章），主要介绍性能评估的方面，例如指标的选取，对比方法的特性，等等。
Chapter 11:Comparison of Speech Enhancement Algorithms
读书笔记：Speech enhancement: theory and practice
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原文地址：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6897065.html
