基于非平滑非负矩阵分解语音增强

发布时间：2018-04-12 13:51

  本文选题：非平滑非负矩阵分解 + 稀疏性　； 参考：《计算机工程与应用》2017年07期

【摘要】：针对非负矩阵分解稀疏性不够,通过引入平滑矩阵调节字典矩阵和系数矩阵的稀疏性,提出基于非平滑非负矩阵分解语音增强算法。算法通过语音和噪声的先验字典学习构造联合字典矩阵;然后通过非平滑非负矩阵分解更新带噪语音在联合字典矩阵下的投影系数实现语音增强;同时通过滑动窗口法实时更新先验噪声字典。仿真结果表明,该算法相对非负矩阵分解语音增强算法和MMSE算法具有更好的抑制噪声能力。
[Abstract]:Because the non-negative matrix decomposition is not sparse enough, a speech enhancement algorithm based on non-smooth non-negative matrix decomposition is proposed by introducing smooth matrix to adjust the sparsity of dictionary matrix and coefficient matrix.The algorithm constructs the joint dictionary matrix by the prior dictionary learning of speech and noise, and then updates the projection coefficient of noisy speech under the joint dictionary matrix by non-smooth non-negative matrix decomposition to achieve speech enhancement.At the same time, the prior noise dictionary is updated in real time by sliding window method.Simulation results show that the proposed algorithm has better noise suppression ability than non-negative matrix decomposition speech enhancement algorithm and MMSE algorithm.
【作者单位】： 江南大学物联网工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61104213)
【分类号】：TN912.35

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本文编号：1740012