改进的稀疏字典学习单通道语音增强算法

发布时间：2018-05-08 13:22

  本文选题：语音增强 + 字典学习　； 参考：《信号处理》2014年01期

【摘要】：基于K奇异值分解字典学习方法及其非负约束下的修改算法,本文提出一种改进的单通道语音增强算法。该算法将噪声划分为结构化噪声和非结构化噪声两部分。首先通过稀疏字典学习的方法对结构化噪声进行建模,训练出噪声字典;然后,使用所得噪声字典去除带噪语音中的结构化噪声;最后,采用过完备字典和稀疏表示的方法对纯净语音进行提取,去除非结构化噪声。实验结果表明,在平稳或非平稳噪声环境下,本文算法均能有效去除加性噪声,性能优于多带谱减法和基于非负稀疏编码的增强算法。
[Abstract]:Based on the learning method of K-singular value decomposition dictionary and its modified algorithm under non-negative constraints, an improved single-channel speech enhancement algorithm is proposed in this paper. The algorithm divides the noise into two parts: structured noise and unstructured noise. Firstly, the structured noise is modeled by sparse dictionary learning, and the noise dictionary is trained. Then, the noise dictionary is used to remove the structured noise in noisy speech. Over complete dictionaries and sparse representation are used to extract pure speech to remove unstructured noise. Experimental results show that the proposed algorithm can effectively remove additive noise in stationary or non-stationary noise environments, and its performance is better than that of multi-band spectral subtraction and enhancement based on non-negative sparse coding.
【作者单位】： 解放军理工大学指挥信息系统学院;
【基金】：江苏省自然科学基金(BK2012510)
【分类号】：TN912.3

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1861570