【摘要】：該文提出一種基于自適應(yīng)逼近殘差的稀疏表示語音降噪方法。在字典學(xué)習(xí)階段基于K奇異值分解(K-Singular Value Decomposition,K-SVD)算法獲得干凈語音譜的過完備字典,在稀疏表示階段基于權(quán)重因子調(diào)整后的噪聲譜和估計(jì)的交叉項(xiàng)對逼近殘差持續(xù)自適應(yīng)地更新,并采用正交匹配追蹤(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)方法對干凈語音譜進(jìn)行稀疏重構(gòu)。最后結(jié)合估計(jì)的干凈語音譜與帶噪語音相位,通過傅里葉逆變換獲得重構(gòu)的干凈語音。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法在不同噪聲和信噪比條件下相比標(biāo)準(zhǔn)的譜減法,稀疏表示語音降噪算法和基于自回歸隱馬爾可夫模型的降噪方法有更好的降噪效果。
[Abstract]:In this paper, a sparse representation speech denoising method based on adaptive approximation residuals is proposed. In the dictionary learning stage, the over-complete dictionary of clean speech spectrum is obtained based on the K-Singular Value singular value decomposition (K-SVD) algorithm. In the sparse representation stage, the noise spectrum adjusted by the weight factor and the estimated crossover term are continuously updated adaptively to the approximation residuals. The sparse reconstruction of clean speech spectrum is performed by orthogonal matching tracking (Orthogonal Matching pursuit OMP method. Finally, combining the estimated clean speech spectrum with the noisy speech phase, the reconstructed clean speech is obtained by inverse Fourier transform. The experimental results show that the proposed method is more effective than the standard spectral subtraction algorithm, the sparse representation speech denoising algorithm and the autoregressive hidden Markov model method in different noise and signal-to-noise ratio (SNR) conditions.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)電子與信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61571192) 廣東省公益項(xiàng)目(2015A010103003)~~
【分類號】：TN912.3

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本文編號：2160577