本文選題：潛變量 + 概率潛分量分析　； 參考：《四川大學(xué)學(xué)報(工程科學(xué)版)》2014年01期

【摘要】：針對傳統(tǒng)語音增強方法在非平穩(wěn)噪聲環(huán)境和低信噪比情況下增強效果不理想的問題,提出了一種基于概率潛分量分析(PLCA)的語音增強算法。該算法分析并引入了PLCA模型,將語音譜建模成意義明晰的邊緣分布表示,并通過期望最大化(EM)算法對最優(yōu)邊緣分布進行求解,用邊緣分布組成的字典對噪聲進行描述,利用語音信號的邊緣分布選擇性地重構(gòu)語音信號,從而實現(xiàn)與噪聲的分離,達到語音增強的目的。仿真結(jié)果表明,該算法在抑制噪聲、提高信噪比、增強語音質(zhì)量方面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的語音增強方法。
[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】：國家“863”高技術(shù)研究發(fā)展計劃資助項目(2011AA7014061;2012AA7014061) 國家自然科學(xué)基金資助項目(60901069)
【分類號】：TN912.3

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2074049