基于非负字典训练和鲁棒主成分分析的语音增强算法(英文)

作者:任郑兵; 倪永婧; 石佳佳; 邹霞*
来源:复旦学报(自然科学版), 2019, 58(03): 363-377.
DOI:10.15943/j.cnki.fdxb-jns.2019.03.009

摘要

在鲁棒主成分分析中引入非负矩阵分解学习得到非负语音字典,提出了一种非负字典训练和鲁棒主成分分析相结合的非监督单通道语音增强算法.算法采用交替方向乘子计算优化解.采用客观感知语音质量评估方法(PESQ)对增强效果进行评估.评估中采用了TIMIT标准语音和20多种噪声在不同信噪比下进行混合得到的带噪语音信号.评估结果表明:本文提出的方法优于典型的非负矩阵分解方法和鲁棒主成分方法.

  • 单位
    燕山大学; 中国人民解放军陆军工程大学