基于子空间域的自适应小字典的语音增强

摘要：

针对传统小字典的语音增强算法在消除噪声时导致语音失真的问题,提出一种子空间域的自适应小字典的语音增强算法.首先,在子空间域中利用带噪语音信号的特征值构造过完备的小字典,使得该字典对信号失真和残留噪声具有很好的调控机制,即在消除噪声的同时为保证信号失真尽可能的小提供了可能;其次,通过过完备的小字典对带噪语音的特征值用K奇异值分解(K-SVD)算法不断进行稀疏表示和字典更新,其中在正交匹配追踪(OMP)算法中设置相关性阈值与能量阈值来自适应控制重构阶段及迭代次数,减少重构时间.在不同的噪声背景下的实验结果表明,与文献算法相比,新算法的增强语音的SNR和PESQ较高,减少了语音失真,提高了语音质量.

关键词：语音增强、小字典、子空间、K-SVD、OMP、阈值

所属期刊栏目：42

分类号：TN912.35-34

资助基金：国家自然科学基金项目61371193;山西省自然科学基金项目201701D121058

在线出版日期：2019-02-27（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：46-50