一种基于广义奇异值分解的语音增强算法

• 作者: 曹梅双 曾庆宁 陈芙蓉
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 听觉掩蔽门限 广义奇异值分解 信号子空间 语音增强
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 83-86,92
• 分类号: TN4
• 语种: 中文

摘要

广义奇异值分解的单通道语音增强算法在加性噪声为白噪声的情况下,效果比较理想.加性噪声为有色噪声的情况下,通常用一种基于熵奇异值分解(QSVD)的方法来处理.对QSVD算法进行衍生,首先提出了一种基于广义奇异值分解的子空间语音增强算法(GSVD).为了处理低信噪比时残留的音乐噪声,结合入耳的听觉掩蔽效应,进一步提出了一种基于感官抑制的GSVD(PCGSVD).试验结果显示,PCGSVD算法能够明显地提高语音质量、可懂度和识别率,特别是在加性噪声是有色噪声的情况下实验结果明显优于其他的语音增强算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹梅双	桂林电子科技大学通信与信息工程学院	4	16	3.0	4.0
2	曾庆宁	桂林电子科技大学通信与信息工程学院	105	545	12.0	18.0
3	陈芙蓉	桂林电子科技大学计算机与控制学院	4	16	3.0	4.0