針對(duì)非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下,傳統(tǒng)變換域中重疊的語音信號(hào)和噪聲無法完全分離的問題,提出一種基于變換域稀疏度量的多級(jí)FrFT域語音增強(qiáng)算法。對(duì)語音信號(hào)在分?jǐn)?shù)階域的稀疏性進(jìn)行研究,提出變換域稀疏度量確定最優(yōu)變換階數(shù)的方法,高效解決最優(yōu)階數(shù)確定的瓶頸問題。通過旋轉(zhuǎn)時(shí)頻軸將信號(hào)和噪聲在多個(gè)最優(yōu)FrFT域很好地分離,逐幀估計(jì)最優(yōu)分?jǐn)?shù)階濾波器對(duì)帶噪語音濾波。分析仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果,并與小波去噪和子空間法等比較,其結(jié)果表明,該算法可有效提高信噪比,降低失真度,提升語音的清晰度和可懂度,去噪效果明顯優(yōu)于小波去噪和子空間法等方法,且運(yùn)算更高效。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2020,41(09)北大核心

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

圖1 時(shí)頻域能量分布

同樣在[0,1]之間取K個(gè)點(diǎn)記作αk(k=1,2,…,K), 計(jì)算不同階數(shù)的稀疏度L2k, 則第二級(jí)FrFT的最優(yōu)階數(shù)可表示為α2opt=min(L2k), k=1,2,…,K。 計(jì)算單音 /u/ 和白噪聲(white)的稀疏度隨階數(shù)的變化曲線如圖2所示。圖2(a)為單音/u/的稀疏度隨階數(shù)的變化曲線,在α=0.977處稀疏度最小,即單音 /u/ 的最優(yōu)變換階數(shù)為α=0.977。圖2(b)為白噪聲的稀疏度隨階數(shù)的變化曲線,在α=0.826處稀疏度最小,即白噪聲的最優(yōu)變換階數(shù)為α=0.826。2.2 單級(jí)FrFT域語音增強(qiáng)算法

單級(jí)FrFT域語音增強(qiáng)模型


本文編號(hào)：3376176