基于特征值筛选的子空间语音增强算法研究

发布时间：2017-04-25 02:13

  本文关键词：基于特征值筛选的子空间语音增强算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为提高重构语音质量,提出基于特征值置换和筛选的子空间语音增强算法。在内嵌式预白化子空间方法的基础上,用特征值筛选和置换来改善增强语音效果。研究发现,对纯净语音和噪声的协方差矩阵进行广义特征值分解后,大特征值分量主要包含纯净语音信息,而小特征值分量主要包含噪声信息,通过特征值排序后,用相邻的大特征值分量置换或滤除小特征值分量,可有效提高语音帧的相关性,获得更好的增强语音信号。相比传统的子空间方法,基于特征值置换和筛选的子空间语音增强算法能有效工作于强噪声环境,显著提高信噪比,并使增强语音有较好的可懂度。本文的创新和具体工作如下:1.提出特征值分量滤除方法,在内嵌式预白化子空间的基础上,通过滤除小的特征值分量来改善重构语音质量。2.提出特征值分量置换方法,对含噪语音协方差矩阵的特征值分量按特征值从大到小排序后,用相邻的大特征值分量置换小特征值分量。3.对特征值分量进行上述的滤除或者置换后,剩余的特征向量矩阵不再是方阵。正常情况下无法求其逆矩阵,为此我们引入广义逆矩阵运算来解决这一问题。
【关键词】：语音质量 语音增强 子空间方法 特征值分解 语音帧
【学位授予单位】：南昌航空大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN912.35

【参考文献】

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1 周良;罗高骏;;两个相乘可交换的广义投影算子和超广义投影算子线性组合的M-P逆[J];湖北师范学院学报(自然科学版);2014年03期

  本文关键词：基于特征值筛选的子空间语音增强算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：325394