双重约束非负矩阵分解与改进正交匹配追踪算法的语音增强

作者：张开生; 赵小芬

来源：河南科技大学学报(自然科学版), 2021, 42(01): 54-6.

DOI：10.15926/j.cnki.issn1672-6871.2021.01.009

• 非负矩阵分解
• 语音增强
• 双重约束
• 改进正交匹配追踪算法
• 重构精度
• 低通滤波器
• 低信噪比

针对非负矩阵分解算法实现语音增强效果不理想的问题,提出了一种双重约束非负矩阵分解结合改进正交匹配追踪算法的语音增强方法。采用时间约束及稀疏度约束的双重约束方式改进非负矩阵分解算法,使得分解后的数据更能反映出语音特征。通过改进正交匹配追踪算法提升重构精度,并结合语音信号在时频域的分布特征,引入低通滤波器进一步平滑重构后的语音。采用4个评价指标对该算法进行评价。实验结果表明:在不降低运行时间效率的情况下,相较于对比算法,感知语音质量评估值(PESQ)提升14.71%～45.70%,对数谱距离(LSD)下降18.14%～25.47%,信源失真率(SDR)由-5～11提升至2～14。

• 单位
  陕西科技大学