本文關(guān)鍵詞：基于噪聲特性的語音增強算法

  更多相關(guān)文章： 語音增強 噪音分類 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 子空間法 維納濾波 譜減法 對數(shù)最小均方誤差法

【摘要】：針對不同的語音增強算法對不同噪聲的增強效果不同,提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的噪聲分類的語音增強算法。首先,使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)算法對噪聲進行分類。分類算法包括訓(xùn)練階段和分類階段。在訓(xùn)練階段,采用babble,car,street,train四中噪聲對DNN進行訓(xùn)練;在分類階段,將提取的噪聲輸入訓(xùn)練好的DNN中,得到分類結(jié)果,并對分類性能進行評估。其次,采用PESQ,LSD及SNR等語音評估方法,對不同的含噪語音在不同信噪比、不同語音增強算法下進行評估。語音增強算法包括子空間法、維納濾波算法、譜減法及對數(shù)最小均方誤差法(log MMSE),噪聲包括babble,car,street,train,信噪比為-5db,0db和5db,并對通過評估得到的值采用平均值法得到噪聲和語音增強算法的最佳匹配;最后,針對不同分類噪聲,采用不同的增強算法進行語音增強,并對4種噪聲之外的噪聲根據(jù)本文算法選取相應(yīng)的語音增強算法。
【作者單位】： 太原理工大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 語音增強 噪音分類 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 子空間法 維納濾波 譜減法 對數(shù)最小均方誤差法
【基金】：教育部高等學(xué)校博士點基金(20111402110013)資助
【分類號】：TN912.35
【正文快照】： (20111402110013)資助當(dāng)今時代移動式通信系統(tǒng)迅猛發(fā)展,但移動式通信的背景環(huán)境是非常復(fù)雜的,而背景噪聲往往會在很大程度上影響通信質(zhì)量;因此研究語音增強算法去除噪聲,進而增強語音質(zhì)量和可懂度是非常必要的。單通道語音增強方法因其具有簡單性、普遍實用性和易于實現(xiàn)性等特

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1090182