基于非负字典训练和鲁棒主成分分析的语音增强算法

• 作者: 任郑兵 倪永婧 石佳佳 邹霞
• 来源期刊: 复旦学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 语音增强 鲁棒主成分分析 非负字典训练
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 363-369,377
• 页数: 8页
• 分类号: TN912.3
• 语种: 中文

摘要

在鲁棒主成分分析中引入非负矩阵分解学习得到非负语音字典,提出了一种非负字典训练和鲁棒主成分分析相结合的非监督单通道语音增强算法.算法采用交替方向乘子计算优化解.采用客观感知语音质量评估方法(PESQ)对增强效果进行评估.评估中采用了TIMIT标准语音和20多种噪声在不同信噪比下进行混合得到的带噪语音信号.评估结果表明:本文提出的方法优于典型的非负矩阵分解方法和鲁棒主成分方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	倪永婧	河北科技大学信息科学与工程学院	17	34	3.0	5.0
5	任郑兵		1	0	0.0	0.0
6	石佳佳		1	0	0.0	0.0
7	邹霞	解放军陆军工程大学指挥控制工程学院	1	0	0.0	0.0