ADMM稀疏非负矩阵分解语音增强算法

摘要：

提出一种基于交替方向乘子法的(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)稀疏非负矩阵分解语音增强算法,该算法既能克服经典非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)语音增强算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,也能发挥ADMM分解矩阵具有的强稀疏性.算法分为训练和增强两个阶段:训练时,采用基于ADMM非负矩阵分解算法对噪声频谱进行训练,提取噪声字典,保存其作为增强阶段的先验信息;增强时,通过稀疏非负矩阵分解算法,从带噪语音频谱中对语音字典和语音编码进行估计,重构原始干净的语音,实现语音增强.实验表明,该算法速度更快,增强后语音的失真更小,尤其在瞬时噪声环境下效果显著.

关键词：语音增强、稀疏非负矩阵分解、交替方向乘子法

所属期刊栏目：52

分类号：TN912.3

资助基金：国家自然科学基金61471394;江苏省自然科学青年基金Bk20140074

在线出版日期：2016-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：108-112