基于概率潛分量分析的語(yǔ)音增強(qiáng)算法
本文選題:潛變量 + 概率潛分量分析; 參考:《四川大學(xué)學(xué)報(bào)(工程科學(xué)版)》2014年01期
【摘要】:針對(duì)傳統(tǒng)語(yǔ)音增強(qiáng)方法在非平穩(wěn)噪聲環(huán)境和低信噪比情況下增強(qiáng)效果不理想的問(wèn)題,提出了一種基于概率潛分量分析(PLCA)的語(yǔ)音增強(qiáng)算法。該算法分析并引入了PLCA模型,將語(yǔ)音譜建模成意義明晰的邊緣分布表示,并通過(guò)期望最大化(EM)算法對(duì)最優(yōu)邊緣分布進(jìn)行求解,用邊緣分布組成的字典對(duì)噪聲進(jìn)行描述,利用語(yǔ)音信號(hào)的邊緣分布選擇性地重構(gòu)語(yǔ)音信號(hào),從而實(shí)現(xiàn)與噪聲的分離,達(dá)到語(yǔ)音增強(qiáng)的目的。仿真結(jié)果表明,該算法在抑制噪聲、提高信噪比、增強(qiáng)語(yǔ)音質(zhì)量方面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的語(yǔ)音增強(qiáng)方法。
[Abstract]:A speech enhancement algorithm based on probabilistic latent component analysis (PLCA) is proposed to solve the problem that the performance of traditional speech enhancement methods is not satisfactory in non-stationary noise environment and low signal-to-noise ratio (SNR). In this algorithm, PLCA model is introduced and the speech spectrum is modeled as a distinct edge distribution representation. The optimal edge distribution is solved by the expectation maximization (EM) algorithm, and the noise is described by a dictionary composed of edge distribution. The edge distribution of speech signal is used to selectively reconstruct the speech signal so as to separate the speech signal from the noise and achieve the purpose of speech enhancement. Simulation results show that the proposed algorithm is superior to the traditional speech enhancement method in noise suppression, signal-to-noise ratio (SNR) and speech quality enhancement.
【作者單位】: 海軍工程大學(xué)電子工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家“863”高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(2011AA7014061;2012AA7014061) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60901069)
【分類號(hào)】:TN912.3
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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