本文選題：非平滑非負矩陣分解 + 稀疏性��； 參考：《計算機工程與應用》2017年07期

【摘要】：針對非負矩陣分解稀疏性不夠,通過引入平滑矩陣調節(jié)字典矩陣和系數(shù)矩陣的稀疏性,提出基于非平滑非負矩陣分解語音增強算法。算法通過語音和噪聲的先驗字典學習構造聯(lián)合字典矩陣;然后通過非平滑非負矩陣分解更新帶噪語音在聯(lián)合字典矩陣下的投影系數(shù)實現(xiàn)語音增強;同時通過滑動窗口法實時更新先驗噪聲字典。仿真結果表明,該算法相對非負矩陣分解語音增強算法和MMSE算法具有更好的抑制噪聲能力。
[Abstract]:Because the non-negative matrix decomposition is not sparse enough, a speech enhancement algorithm based on non-smooth non-negative matrix decomposition is proposed by introducing smooth matrix to adjust the sparsity of dictionary matrix and coefficient matrix.The algorithm constructs the joint dictionary matrix by the prior dictionary learning of speech and noise, and then updates the projection coefficient of noisy speech under the joint dictionary matrix by non-smooth non-negative matrix decomposition to achieve speech enhancement.At the same time, the prior noise dictionary is updated in real time by sliding window method.Simulation results show that the proposed algorithm has better noise suppression ability than non-negative matrix decomposition speech enhancement algorithm and MMSE algorithm.
【作者單位】： 江南大學物聯(lián)網工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(No.61104213)
【分類號】：TN912.35

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本文編號：1740012