利用子空间改进的K-SVD语音增强算法

• 作者: 王栋 贾海蓉 郭欣
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 语音增强 K奇异值分解 稀疏表示 信号子空间
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 页码范围: 109-115
• 页数: 7页
• 分类号: TN912.35
• 字数: 4284字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2016.06.019

摘要

在低信噪比的情况下,稀疏表示无法将纯净语音完全从带噪语音中分离出来,针对此问题提出了一种利用子空间改进的K奇异值分解语音增强算法.首先,利用子空间最优估计器跟踪噪声;其次,通过K奇异值分解算法对噪声进行训练,构建出噪声字典;最后,用K奇异值分解算法训练语音字典.在训练过程中,如果某个原子对应的稀疏系数低于设定的阈值,并且该原子可在训练得到的噪声字典中找到,就把该原子对应的稀疏系数设为零,即可达到去噪的目的.仿真结果表明,改进算法去除白噪声和babble噪声的效果显著,有效提高信噪比和减少语音失真,同时,该算法也可以很好地应用于消除随机噪声.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王栋	太原理工大学信息工程学院	43	172	8.0	11.0
2	贾海蓉	太原理工大学信息工程学院	24	106	6.0	9.0
3	郭欣	太原理工大学信息工程学院	3	17	3.0	3.0