本文選題：語音增強(qiáng) + 總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解��； 參考：《清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年03期

【摘要】：該文提出一種總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法與K奇異值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)字典算法相結(jié)合的語音增強(qiáng)算法。將帶噪語音通過EEMD分解得到各本征模式分量(intrinsic mode function,IMF),對(duì)各IMF分量進(jìn)行互相關(guān)和自相關(guān)分析,去除噪聲IMF分量,并將過渡IMF分量再次進(jìn)行EEMD分解,去除其中的噪聲IMF分量。將過渡IMF分量和剩余的IMF分量疊加,得到預(yù)降噪的帶噪語音。利用純凈語音,通過K-SVD字典訓(xùn)練算法得到過完備字典。對(duì)預(yù)降噪的帶噪語音通過過完備字典進(jìn)行稀疏表示,稀疏系數(shù)重構(gòu)出純凈語音。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在低信噪比和高信噪比情況下,該算法的去噪效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的譜減法、小波閾值去噪法和K-SVD字典訓(xùn)練。
[Abstract]:In this paper, a speech enhancement algorithm is proposed, which combines the total average empirical mode decomposition (ensemble empirical mode) method with K-singular value decomposition (K-SVD) dictionary algorithm. Each intrinsic mode component (intrinsic mode) is obtained by decomposing the noisy speech by EEMD. The noise components are removed by cross-correlation and autocorrelation analysis, and the transition (intrinsic mode component is decomposed again to remove the noise component. When the transitional IMF component and the remaining IMF component are superimposed, the pre-denoising speech is obtained. By using pure speech and K-SVD dictionary training algorithm, an overcomplete dictionary is obtained. The pre-denoised noisy speech is represented sparsely by an overcomplete dictionary, and the sparse coefficient reconstructs the pure speech. The experimental results show that the denoising effect of this algorithm is better than that of traditional spectral subtraction wavelet threshold de-noising and K-SVD dictionary training under the condition of low signal-to-noise ratio and high signal-to-noise ratio.
【作者單位】： 西北師范大學(xué)物理與電子工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61263036,61262055,11664036) 甘肅省杰出青年基金資助項(xiàng)目(1210RJDA007)
【分類號(hào)】：TN912.35

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本文編號(hào)：2072741