【摘要】：在低信噪比的情況下,稀疏表示無法將純凈語音完全從帶噪語音中分離出來,針對此問題提出了一種利用子空間改進的K奇異值分解語音增強算法.首先,利用子空間最優(yōu)估計器跟蹤噪聲;其次,通過K奇異值分解算法對噪聲進行訓練,構(gòu)建出噪聲字典;最后,用K奇異值分解算法訓練語音字典.在訓練過程中,如果某個原子對應的稀疏系數(shù)低于設(shè)定的閾值,并且該原子可在訓練得到的噪聲字典中找到,就把該原子對應的稀疏系數(shù)設(shè)為零,即可達到去噪的目的.仿真結(jié)果表明,改進算法去除白噪聲和babble噪聲的效果顯著,有效提高信噪比和減少語音失真,同時,該算法也可以很好地應用于消除隨機噪聲.
[Abstract]:In the case of low SNR sparse representation can not completely separate pure speech from noisy speech. To solve this problem an improved K-singular value decomposition (K-SVD) speech enhancement algorithm using subspace is proposed. Firstly, the subspace optimal estimator is used to track the noise; secondly, the noise dictionary is constructed by training the noise using the K singular value decomposition algorithm; finally, the K singular value decomposition algorithm is used to train the speech dictionary. In the training process, if the corresponding sparse coefficient of an atom is lower than the set threshold, and the atom can be found in the training noise dictionary, the corresponding sparse coefficient of the atom can be set to zero, then the purpose of de-noising can be achieved. Simulation results show that the improved algorithm can effectively remove white noise and babble noise, improve SNR and reduce speech distortion. At the same time, the algorithm can also be used to eliminate random noise.
【作者單位】： 太原理工大學信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61370093) 山西省青年科技研究基金資助項目(2013021016-1) 山西省自然科學基金資助項目(2013011016-1) �；饒F隊資助項目(2014TD028,2014TD029)
【分類號】：TN912.35

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