【摘要】：鑒于卷積非負矩陣分解在語音增強算法中的成功應(yīng)用,進一步考慮語音信號在時頻域的稀疏性,提出了稀疏卷積非負矩陣分解(Sparse convolutive nonnegative matrix factorization,SCNMF)的語音增強算法。該算法包括訓(xùn)練和增強兩個階段。訓(xùn)練階段通過SCNMF算法分別對純凈語音和噪聲的頻譜進行訓(xùn)練,得到純凈語音和噪聲字典,并將其作為增強階段的先驗信息。增強階段首先通過SCNMF算法對帶噪語音的頻譜進行分解,然后利用純凈語音和噪聲聯(lián)合字典以及相應(yīng)的迭代公式對語音編碼矩陣進行估計,重構(gòu)增強語音。通過實驗仿真分析了稀疏因子對增強語音質(zhì)量的影響。實驗結(jié)果表明,在非平穩(wěn)噪聲和低信噪比條件下,本文算法增強效果均優(yōu)于多帶譜減、非負矩陣分解和卷積非負矩陣分解等傳統(tǒng)的算法。
[Abstract]:In view of the successful application of convolutional nonnegative matrix factorization in speech enhancement algorithm, a speech enhancement algorithm based on sparse convolutional nonnegative matrix factorization (Sparse convolutive nonnegative matrix factorization,SCNMF) is proposed, considering the sparsity of speech signal in time-frequency domain. The algorithm includes two stages: training and enhancement. In the training stage, the pure speech and noise dictionaries are obtained by training the spectrum of pure speech and noise by SCNMF algorithm respectively, and they are regarded as the prior information of the enhancement stage. In the enhancement phase, the spectrum of noisy speech is decomposed by SCNMF algorithm, and then the speech coding matrix is estimated by using the joint dictionary of pure speech and noise and the corresponding iterative formula to reconstruct the enhanced speech. The effect of sparse factor on speech quality enhancement is analyzed by simulation. The experimental results show that the enhancement effect of this algorithm is better than that of traditional algorithms such as multi-band spectral subtraction, non-negative matrix decomposition and convolution non-negative matrix factorization under the condition of non-stationary noise and low signal-to-noise ratio.
【作者單位】： 解放軍理工大學(xué)指揮信息系統(tǒng)學(xué)院;西安通信學(xué)院基礎(chǔ)部;
【基金】：江蘇省自然科學(xué)基金(BK2012510)資助項目
【分類號】：TN912.3

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2338429