基于概率潜分量分析的语音增强算法

发布时间：2018-06-27 13:20

  本文选题：潜变量 + 概率潜分量分析　； 参考：《四川大学学报(工程科学版)》2014年01期

【摘要】：针对传统语音增强方法在非平稳噪声环境和低信噪比情况下增强效果不理想的问题,提出了一种基于概率潜分量分析(PLCA)的语音增强算法。该算法分析并引入了PLCA模型,将语音谱建模成意义明晰的边缘分布表示,并通过期望最大化(EM)算法对最优边缘分布进行求解,用边缘分布组成的字典对噪声进行描述,利用语音信号的边缘分布选择性地重构语音信号,从而实现与噪声的分离,达到语音增强的目的。仿真结果表明,该算法在抑制噪声、提高信噪比、增强语音质量方面明显优于传统的语音增强方法。
[Abstract]:A speech enhancement algorithm based on probabilistic latent component analysis (PLCA) is proposed to solve the problem that the performance of traditional speech enhancement methods is not satisfactory in non-stationary noise environment and low signal-to-noise ratio (SNR). In this algorithm, PLCA model is introduced and the speech spectrum is modeled as a distinct edge distribution representation. The optimal edge distribution is solved by the expectation maximization (EM) algorithm, and the noise is described by a dictionary composed of edge distribution. The edge distribution of speech signal is used to selectively reconstruct the speech signal so as to separate the speech signal from the noise and achieve the purpose of speech enhancement. Simulation results show that the proposed algorithm is superior to the traditional speech enhancement method in noise suppression, signal-to-noise ratio (SNR) and speech quality enhancement.
【作者单位】： 海军工程大学电子工程学院;
【基金】：国家“863”高技术研究发展计划资助项目(2011AA7014061;2012AA7014061) 国家自然科学基金资助项目(60901069)
【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：2074049