基于稀疏约束的PLCA和谱掩蔽的语音增强算法

摘要：

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.

关键词：语音增强、概率潜分量分析、稀疏约束、谱掩蔽

所属期刊栏目：38

分类号：TN912

在线出版日期：2015-01-15（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：50-54