本文選題：語音增強(qiáng) + 低秩約束�。� 參考：《控制理論與應(yīng)用》2017年06期

【摘要】：低信噪比非穩(wěn)態(tài)噪聲環(huán)境中的語音增強(qiáng)仍是一個(gè)開放且具有挑戰(zhàn)性的任務(wù).為了提高傳統(tǒng)的基于非負(fù)矩陣分解(nonnegative matrix factorization,NMF)的語音增強(qiáng)算法性能,同時(shí)考慮到語音信號的時(shí)頻稀疏特性和非穩(wěn)態(tài)噪聲信號的低秩特性,本文提出了一種基于多重約束的非負(fù)矩陣分解語音增強(qiáng)算法(multi-constraint nonnegative matrix factorization speech enhancement,MC NMFSE).在訓(xùn)練階段,采用干凈語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和噪聲訓(xùn)練數(shù)據(jù)集分別構(gòu)建語音字典和噪聲字典.在語音增強(qiáng)階段,在非負(fù)矩陣分解目標(biāo)函數(shù)中增加語音分量的稀疏性約束和噪聲信號的低秩性約束條件,MC NMFSE能夠更好地從帶噪語音中獲得語音分量的表示,從而提高語音增強(qiáng)效果.通過實(shí)驗(yàn)表明,在大量不同非平穩(wěn)噪聲條件和不同信噪比條件下,與傳統(tǒng)的基于NMF的語音增強(qiáng)方法相比,MC NMFSE能獲得較低的語音失真和更好的非穩(wěn)態(tài)噪聲抑制能力.
[Abstract]:Speech enhancement in unsteady noise environments with low SNR is still an open and challenging task.In order to improve the performance of the traditional speech enhancement algorithm based on nonnegative matrix factorization (NMF), the time-frequency sparse characteristic of speech signal and the low rank characteristic of unsteady noise signal are taken into account.In this paper, a multi-constraint nonnegative matrix factorization speech enhancement algorithm for speech enhancement based on multi-constraint nonnegative matrix decomposition is proposed.In the training stage, the clean speech training data set and the noise training data set are used to construct the speech dictionary and noise dictionary respectively.In the phase of speech enhancement, the sparse constraint of speech component and the low rank constraint condition of noise signal are added to the objective function of non-negative matrix decomposition. MC / NMFSE can better obtain the representation of speech component from noisy speech.In order to improve the speech enhancement effect.The experimental results show that under a large number of non-stationary noise conditions and different signal-to-noise ratio (SNR) conditions, compared with the traditional speech enhancement method based on NMF, MC / NMFSE can achieve lower speech distortion and better unsteady noise suppression ability.
【作者單位】： 北京大學(xué)信息工程學(xué)院現(xiàn)代信號與數(shù)據(jù)處理實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：Supported by National Natural Science Foundation of China(61271309) Shenzhen Science Research Program(CXZZ20140509093608290)
【分類號】：TN912.3

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本文編號：1750942