区分性联合稀疏字典交替优化的语音增强

• 作者: 王卫梅 王雁 裴俊华 贾海蓉
• 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 费希尔 稀疏表示 交替优化 软掩模滤波器
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 74-81
• 页数: 8页
• 分类号: TN912.35
• 字数: 7569字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.2019.03.012

摘要

在联合稀疏字典的语音增强中,由于联合字典的相似性,导致稀疏重构阶段产生语音和噪声混淆进而产生语音失真问题.针对此,在训练阶段提出一个费希尔准则下的目标函数.该函数包含了语音和噪声的区分约束项,并用与信号变化相关的平衡因子去调整各项权值,为尽可能减小混淆误差提供了保障;同时,为了能使目标函数收敛,设计了一种交替优化字典和稀疏系数的算法,迭代寻找所需的字典和稀疏系数,完成语音字典和噪声字典的输出,得到具有非相似即区分性能较好的联合字典.在增强阶段,将带噪语音信号在联合字典上进行稀疏表示,并估计出语音幅度谱和噪声幅度谱.最后,结合维纳滤波器和理想二值掩模的优点,提出了新的软掩模滤波器,进一步消除了残余噪声.通过对不同信噪比的带噪语音进行实验,新算法得到的语音信噪比和听觉感知评价都较高,验证了新算法在提高语音性能方面的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾海蓉	太原理工大学信息与计算机学院	24	106	6.0	9.0
2	裴俊华	太原理工大学信息与计算机学院	2	1	1.0	1.0
3	王卫梅	太原理工大学信息与计算机学院	3	2	1.0	1.0
4	王雁	太原理工大学信息与计算机学院	3	2	1.0	1.0