联合深度神经网络和凸优化的单通道语音增强算法

• 作者: 张晓艳 张天骐 葛宛营 白杨柳
• 来源期刊: 声学学报
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 页码范围: 471-480
• 页数: 10页
• 语种: 中文

摘要

噪声估计的准确性直接影响语音增强算法的好坏,为提升当前语音增强算法的噪声抑制效果,有效求解无约束优化问题,提出一种联合深度神经网络(DNN)和凸优化的时频掩蔽优化算法进行单通道语音增强.首先,提取带噪语音的能量谱作为DNN的输入特征;接着,将噪声与带噪语音的频带内互相关系数(ICC Factor)作为DNN的训练目标;然后,利用DNN模型得到的互相关系数构造凸优化的目标函数;最后,联合DNN和凸优化,利用新混合共轭梯度法迭代处理初始掩蔽,通过新的掩蔽合成增强语音.仿真实验表明,在不同背景噪声的低信噪比下,相比改进前,新的掩蔽使增强语音获得了更好的对数谱距离(LSD)、主观语音质量(PESQ)、短时客观可懂度(STOI)和分段信噪比(segSNR)指标,提升了语音的整体质量并且可以有效抑制噪声.