基于一步字典学习的语音增强方法

发布时间：2017-08-02 16:24

  本文关键词：基于一步字典学习的语音增强方法

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【摘要】：为了提高增强语音的质量和减少运算时间,提出了一种基于一步字典学习(OS-DL)的去噪方法。首先采用OS-DL算法分别训练出纯净语言和噪声的幅度谱字典,接着采用一致性准则限制的批处理(LARC)算法对含噪语音谱进行稀疏表示,最后用得到的稀疏系数对纯净语音幅度谱进行估计,并结合含噪语音信号的相位重构纯净语音,实现语音增强。对高斯白噪声下不同信噪比的含噪语音进行仿真实验表明,基于OS-DL的语音增强方法在涉及质量的多项客观评价指标上都有较大改进,提升了增强语音的可懂性;与基于K-SVD学习字典的语音增强方法相比,OSDL的语音增强方法消耗的时间减少了150~200 s。
【作者单位】： 广东工业大学信息工程学院;
【关键词】： 语音增强 一步字典学习 稀疏表示 字典学习 谱字典
【分类号】：TN912.35
【正文快照】： 0引言语音增强是指从被噪声污染的语音中,通过一定的方式将噪声分离或者抑制,从而提高语音的质量以及可懂度。传统的语音增强方法有谱减法[1-2]、维纳滤波法[3]以及子空间法[4]等,这些方法在语音增强上取得一定的效果,但是都不可避免地存在一定的缺陷,影响语音增强的效果。近

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本文编号：610180