基于双层字典学习的单通道语音增强方法

• 作者: 吴子皓 孙林慧 李平安 谢可丽
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 语音增强 稀疏表示 联合字典 优化函数
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 1001-1012
• 页数: 12页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 7685字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2020.06.023

摘要

为了提升复杂噪声环境下语音增强效果,该文提出了一种基于双层字典学习的单通道语音增强方法.在训练阶段首先采用干净语音和噪声训练初始化特征子字典,然后基于区分性约束和抗混淆约束的优化函数训练双层联合字典,第一层字典表达语音信号和噪声的可区分分量,而第二层字典表达语音信号和噪声的易混淆成分.在测试阶段含噪语音在双层联合字典上投影得到稀疏系数矩阵,然后重构得到增强后的语音.该方法利用目标优化函数的约束性减少“交叉投影”现象的发生,降低了信号在联合字典的混淆,从而进一步提升了语音增强的效果.实验结果表明,从语谱图、全局信噪比(SNR)、主观语音质量评估(PESQ)和对数频谱距离(LSD)四个方面评价,相比于基于稀疏约束非负矩阵分解和改进的维纳滤波的语音增强方法,该方法具有更好的性能,能够更有效地去除噪声.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙林慧	南京邮电大学通信与信息工程学院	23	493	11.0	22.0
2	李平安	南京邮电大学通信与信息工程学院	2	2	1.0	1.0
3	吴子皓	南京邮电大学通信与信息工程学院	1	0	0.0	0.0
4	谢可丽	南京邮电大学通信与信息工程学院	1	0	0.0	0.0