發(fā)布時(shí)間：2018-05-08 13:22

  本文選題：語音增強(qiáng) + 字典學(xué)習(xí)�。� 參考：《信號(hào)處理》2014年01期

【摘要】：基于K奇異值分解字典學(xué)習(xí)方法及其非負(fù)約束下的修改算法,本文提出一種改進(jìn)的單通道語音增強(qiáng)算法。該算法將噪聲劃分為結(jié)構(gòu)化噪聲和非結(jié)構(gòu)化噪聲兩部分。首先通過稀疏字典學(xué)習(xí)的方法對(duì)結(jié)構(gòu)化噪聲進(jìn)行建模,訓(xùn)練出噪聲字典;然后,使用所得噪聲字典去除帶噪語音中的結(jié)構(gòu)化噪聲;最后,采用過完備字典和稀疏表示的方法對(duì)純凈語音進(jìn)行提取,去除非結(jié)構(gòu)化噪聲。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在平穩(wěn)或非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下,本文算法均能有效去除加性噪聲,性能優(yōu)于多帶譜減法和基于非負(fù)稀疏編碼的增強(qiáng)算法。
[Abstract]:Based on the learning method of K-singular value decomposition dictionary and its modified algorithm under non-negative constraints, an improved single-channel speech enhancement algorithm is proposed in this paper. The algorithm divides the noise into two parts: structured noise and unstructured noise. Firstly, the structured noise is modeled by sparse dictionary learning, and the noise dictionary is trained. Then, the noise dictionary is used to remove the structured noise in noisy speech. Over complete dictionaries and sparse representation are used to extract pure speech to remove unstructured noise. Experimental results show that the proposed algorithm can effectively remove additive noise in stationary or non-stationary noise environments, and its performance is better than that of multi-band spectral subtraction and enhancement based on non-negative sparse coding.
【作者單位】： 解放軍理工大學(xué)指揮信息系統(tǒng)學(xué)院;
【基金】：江蘇省自然科學(xué)基金(BK2012510)
【分類號(hào)】：TN912.3

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1861570