ADMM稀疏非负矩阵分解语音增强算法

• 作者: 张立伟 张雄伟 王健 胡永刚 邹霞 闵刚
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 语音增强 稀疏非负矩阵分解 交替方向乘子法
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 108-112
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 3430字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1503-0287

摘要

提出一种基于交替方向乘子法的(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)稀疏非负矩阵分解语音增强算法,该算法既能克服经典非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)语音增强算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,也能发挥ADMM分解矩阵具有的强稀疏性.算法分为训练和增强两个阶段:训练时,采用基于ADMM非负矩阵分解算法对噪声频谱进行训练,提取噪声字典,保存其作为增强阶段的先验信息;增强时,通过稀疏非负矩阵分解算法,从带噪语音频谱中对语音字典和语音编码进行估计,重构原始干净的语音,实现语音增强.实验表明,该算法速度更快,增强后语音的失真更小,尤其在瞬时噪声环境下效果显著.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张雄伟	解放军理工大学指挥信息系统学院	150	933	16.0	22.0
2	邹霞	解放军理工大学指挥信息系统学院	28	113	6.0	9.0
3	闵刚	解放军理工大学指挥信息系统学院	13	71	5.0	8.0
7	胡永刚	解放军理工大学指挥信息系统学院	6	21	3.0	4.0
8	张立伟	解放军理工大学指挥信息系统学院	6	32	3.0	5.0
9	王健		1	1	1.0	1.0