稀疏重构的压缩感知语声增强模型与算法

摘要：

语声增强的目的在于消除带噪语声信号中的噪声干扰,提高语声信号的可听度与可懂度.与传统语声增强算法不同,本文利用语声信号与噪声信号的稀疏性差异,提出了一种基于稀疏重构的压缩感知语声增强模型,并导出该模型的数学表达式.基于此语声增强模型,本文还融入了语声信号的稀疏性与非平稳性,提出了语声存在概率为加权因子的加权正交匹配追踪语声增强算法.仿真实验表明本文提出的语声增强模型与算法具有可行性、有效性以及优越性.本算法不仅可以有效的抑制噪声干扰,还可以保留大部分语声信号,达到语声增强的目的.此外,与谱减法和最小均方误差算法比较,虽然本文算法计算量较大,但是其性能优越.

关键词：语声增强、稀疏重构、压缩感知、加权因子、加权正交匹配追踪

所属期刊栏目：29

分类号：TN912.35

在线出版日期：2013-11-25（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：1120-1126