一种基于非参数贝叶斯理论的语音增强算法

• 作者: 丁兴号 刘沁婷 吴佳雯 曾德炉 李琳
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏表示 非参数贝叶斯 Spike-Slab先验 自适应字典 语音增强
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 423-428
• 页数: 6页
• 分类号: TN912
• 字数: 3724字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6043/j.issn.0438-0479.201702026

摘要

提出一种基于非参数贝叶斯理论的语音增强算法,在稀疏表示的框架下,把字典学习、稀疏系数表示和噪声方差估计融合成一个贝叶斯后验估计的过程,并利用Spike-Slab先验加强稀疏性.首先,将带噪语音分解为干净语音、高斯噪声和残余噪声3个子信号,分别对该3种子信号采用不同的先验概率模型表达,接着采用马尔科夫链-蒙特卡洛算法计算出3个模型中每个参数对应的后验概率,最后基于稀疏表示的框架重构出干净语音.实验数据使用NOIZEUS语音库,采用PESQ和SegSNR作为质量评价指标,分别在信噪比为0,5和10 dB的高斯白噪声、火车噪声和街道噪声上验证了其可行性,并与多种常用语音增强方法进行对比,发现其在低信噪比非平稳噪声情况下的增强效果更为理想.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李琳	厦门大学信息科学与技术学院	26	117	7.0	10.0
2	丁兴号	厦门大学信息科学与技术学院	18	456	11.0	18.0
3	曾德炉	华南理工大学数学学院	3	5	1.0	2.0
4	吴佳雯	厦门大学信息科学与技术学院	1	0	0.0	0.0
5	刘沁婷	厦门大学信息科学与技术学院	1	0	0.0	0.0