基于神经网络噪声分类的语音增强算法

摘要：

传统的语音增强算法由于缺少背景噪声信息,在进行语音处理时对不同的语音信号采取相同的处理方式,因此存在估计噪声不准确、增强语音失真及噪声抑制不明显等问题,最终导致语音的增强效果不明显.在此基础上提出一种根据不同噪声进行参数自适应的语音增强算法,首先,通过神经网络进行精确分类;然后,根据分类结果选取不同参数的IMCRA算法进行噪声估计;最后,采取OMLSA算法对语音信号进行增强.实验结果表明,经噪声分类后的增强算法能够取得更好的增强效果,更多的保留语音信号中的信息,且能够在不降低语音可懂度的同时提高语音的质量.

关键词：神经网络、音频增强、噪声分类、IMCRA算法、OMLSA算法

所属期刊栏目：15

分类号：TN912.35

资助基金：吉林省发改委项目2018c035-3

在线出版日期：2020-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：880-885,893