【摘要】：語音通話過程中不可避免受到各種環(huán)境噪聲的影響,嚴(yán)重影響了語音技術(shù)的實際應(yīng)用。語音增強技術(shù)是解決噪聲污染的有效途徑，但是由于真實環(huán)境的復(fù)雜性，強噪聲和多噪聲環(huán)境的語音增強仍然沒有得到有效解決。在魯棒主成分分析中（簡稱RPCA），許多實際的觀測量都可以歸結(jié)為一個低秩分量和稀疏分量相加的模式，借助矩陣的低秩和稀疏分解理論，可以從大噪聲或異常值污染數(shù)據(jù)中恢復(fù)原始數(shù)據(jù)信息。本課題從噪聲的低秩本質(zhì)和語音的稀疏特性出發(fā),并對參數(shù)進(jìn)行約束，提出研究基于低秩與稀疏矩陣分解的語音增強方法，該方法假設(shè)噪聲時頻矩陣具有低秩結(jié)構(gòu)，語音時頻矩陣具有稀疏結(jié)構(gòu)，對含噪語音時頻矩陣進(jìn)行正確分解，進(jìn)而獲取有效的語音頻譜成分。在本文中，我們提出一個有效的優(yōu)化算法來解決稀疏矩陣與低質(zhì)矩陣的分離問題，使得含噪語音的語音增強效果更加明顯。實驗結(jié)果表明,該方法的語音增強方法在相比于其他的語音增強方法中，具有更好的增強效果。 基于低秩與稀疏矩陣分解的語音增強方法是一種嶄新的語音增強方法，和傳統(tǒng)方法在原理和工作方式上有極大不同，該方法具有對各種噪聲適應(yīng)性強、不需要進(jìn)行端點檢測、強噪聲環(huán)境性能好、以及參數(shù)少易調(diào)節(jié)等優(yōu)點，有望實現(xiàn)語音增強技術(shù)的突破。論文的研究將推動信號處理理論及應(yīng)用語音技術(shù)的發(fā)展，具有很高的研究意義和實用價值。
[Abstract]:It is unavoidable to be affected by various environmental noise in the process of voice conversation, which seriously affects the practical application of speech technology. Speech enhancement technology is an effective way to solve noise pollution, but because of the complexity of real environment, the speech enhancement in strong noise and multi-noise environment has not been effectively solved. In robust principal component analysis (RPCA), many actual observations can be reduced to a model of adding low rank component and sparse component, and the theory of low rank and sparse decomposition of matrix is used. Raw data information can be recovered from data contaminated with large noise or outliers. Based on the low rank nature of noise and the sparse characteristic of speech, a speech enhancement method based on low rank and sparse matrix decomposition is proposed, which assumes that the noise time-frequency matrix has a low rank structure. The speech time-frequency matrix has sparse structure, which decomposes the noisy speech time-frequency matrix correctly, and then obtains the effective speech spectrum component. In this paper, we propose an effective optimization algorithm to solve the problem of separating sparse matrix from low quality matrix, which makes the enhancement effect of noisy speech more obvious. Experimental results show that the proposed method has better performance than other speech enhancement methods. The speech enhancement method based on low rank and sparse matrix decomposition is a new speech enhancement method, which is very different from the traditional method in principle and working mode. It has strong adaptability to various kinds of noise and does not need endpoint detection. It is expected to achieve a breakthrough in speech enhancement technology due to the advantages of good performance of strong noise environment and easy adjustment of parameters. The research in this paper will promote the development of signal processing theory and applied speech technology, which has high significance and practical value.
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN912.35

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本文編號：2412054