基于自适应逼近残差的稀疏表示语音降噪方法

发布时间：2018-08-02 20:06

【摘要】：该文提出一种基于自适应逼近残差的稀疏表示语音降噪方法。在字典学习阶段基于K奇异值分解(K-Singular Value Decomposition,K-SVD)算法获得干净语音谱的过完备字典,在稀疏表示阶段基于权重因子调整后的噪声谱和估计的交叉项对逼近残差持续自适应地更新,并采用正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)方法对干净语音谱进行稀疏重构。最后结合估计的干净语音谱与带噪语音相位,通过傅里叶逆变换获得重构的干净语音。实验结果表明所提方法在不同噪声和信噪比条件下相比标准的谱减法,稀疏表示语音降噪算法和基于自回归隐马尔可夫模型的降噪方法有更好的降噪效果。
[Abstract]:In this paper, a sparse representation speech denoising method based on adaptive approximation residuals is proposed. In the dictionary learning stage, the over-complete dictionary of clean speech spectrum is obtained based on the K-Singular Value singular value decomposition (K-SVD) algorithm. In the sparse representation stage, the noise spectrum adjusted by the weight factor and the estimated crossover term are continuously updated adaptively to the approximation residuals. The sparse reconstruction of clean speech spectrum is performed by orthogonal matching tracking (Orthogonal Matching pursuit OMP method. Finally, combining the estimated clean speech spectrum with the noisy speech phase, the reconstructed clean speech is obtained by inverse Fourier transform. The experimental results show that the proposed method is more effective than the standard spectral subtraction algorithm, the sparse representation speech denoising algorithm and the autoregressive hidden Markov model method in different noise and signal-to-noise ratio (SNR) conditions.
【作者单位】： 华南理工大学电子与信息学院;
【基金】：国家自然科学基金(61571192) 广东省公益项目(2015A010103003)~~
【分类号】：TN912.3

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本文编号：2160577