电声技术
電聲技術
전성기술
AUDIO ENGINEERING
2014年
12期
50-54
,共5页
语音增强%概率潜分量分析%稀疏约束%谱掩蔽
語音增彊%概率潛分量分析%稀疏約束%譜掩蔽
어음증강%개솔잠분량분석%희소약속%보엄폐
针对传统语音增强方法在非平稳噪声环境下增强效果不理想的问题,提出了一种基于稀疏约束的概率潜分量分析(PLCA)和谱掩蔽的语音增强算法.该算法分为训练和增强两个阶段.训练阶段用稀疏约束的PLCA(SPLCA)和无约束的PLCA分别对语音谱和噪声谱建模成意义清晰的边缘分布,并用期望最大(EM)算法求其最优边缘分布,得到语音字典和噪声字典.增强阶段固定训练的字典,利用SPLCA推导出对应的语音编码矩阵和噪声编码矩阵,初步重构出语音和噪声,最后利用谱掩蔽得到增强语音.实验结果表明,该算法在抑制噪声、提高信噪比和减少语音失真方面要优于传统方法.
針對傳統語音增彊方法在非平穩譟聲環境下增彊效果不理想的問題,提齣瞭一種基于稀疏約束的概率潛分量分析(PLCA)和譜掩蔽的語音增彊算法.該算法分為訓練和增彊兩箇階段.訓練階段用稀疏約束的PLCA(SPLCA)和無約束的PLCA分彆對語音譜和譟聲譜建模成意義清晰的邊緣分佈,併用期望最大(EM)算法求其最優邊緣分佈,得到語音字典和譟聲字典.增彊階段固定訓練的字典,利用SPLCA推導齣對應的語音編碼矩陣和譟聲編碼矩陣,初步重構齣語音和譟聲,最後利用譜掩蔽得到增彊語音.實驗結果錶明,該算法在抑製譟聲、提高信譟比和減少語音失真方麵要優于傳統方法.
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