發(fā)布時間：2018-06-17 20:30

  本文選題：麥克風(fēng)小陣列 + 話音增強　； 參考：《通信學(xué)報》2014年02期

【摘要】：針對常規(guī)二元麥克風(fēng)小陣列話音增強算法通常需要話音活動檢測技術(shù)支持,并且難以有效抑制第一幀含目標(biāo)信號的噪聲。提出了一種基于多任務(wù)稀疏表達的二元麥克風(fēng)小陣列話音增強算法,首先利用字典學(xué)習(xí)方法分別獲得目標(biāo)信號和噪聲信號的過完備字典,然后利用2 1???混合范數(shù)對信號在其字典上的表示系數(shù)進行正則化稀疏約束,使得2個陣元接收到信號中的噪聲信號被抑制,而話音信號盡量保持不變,從而達到話音增強的目標(biāo)。仿真和實驗數(shù)據(jù)表明,無論開始位置是否含有目標(biāo)話音信號,所提出的非話音活動檢測支持的二元麥克風(fēng)小陣列話音增強算法均能有效實現(xiàn)話音增強的目標(biāo)。
[Abstract]:For the conventional dual microphone small array voice enhancement algorithms usually need voice activity detection technology support and it is difficult to effectively suppress the noise of the first frame with the target signal. In this paper, a multi-task sparse representation based speech enhancement algorithm for binary microphone array is proposed. Firstly, the over-complete dictionaries of target signal and noise signal are obtained by using dictionary learning method, and then the over-complete dictionary of target signal and noise signal is obtained by using 21? The mixed norm regularizes the representation coefficients of the signals in their dictionaries so that the noise signals in the signals received by two array elements are suppressed while the voice signals are kept unchanged so as to achieve the goal of speech enhancement. Simulation and experimental data show that the proposed speech enhancement algorithm supported by non-speech activity detection can effectively achieve the target of speech enhancement regardless of whether the starting position contains the target voice signal or not.
【作者單位】： 浙江大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;浙江萬里學(xué)院智能控制技術(shù)研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61171151) 國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(“973”計劃)基金資助項目(2012CB316400) 國家科技支撐計劃基金資助項目(2011BAD24B03)~~
【分類號】：TN912.35

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本文編號：2032354