【摘 要】
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为了提升复杂噪声环境下语音增强效果,该文提出了一种基于双层字典学习的单通道语音增强方法。在训练阶段首先采用干净语音和噪声训练初始化特征子字典,然后基于区分性约束和
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61901227),江苏省高等学校自然科学研究项目(19KJB510049)
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为了提升复杂噪声环境下语音增强效果,该文提出了一种基于双层字典学习的单通道语音增强方法。在训练阶段首先采用干净语音和噪声训练初始化特征子字典,然后基于区分性约束和抗混淆约束的优化函数训练双层联合字典,第一层字典表达语音信号和噪声的可区分分量,而第二层字典表达语音信号和噪声的易混淆成分。在测试阶段含噪语音在双层联合字典上投影得到稀疏系数矩阵,然后重构得到增强后的语音。该方法利用目标优化函数的约束性减少"交叉投影"现象的发生,降低了信号在联合字典的混淆,从而进一步提升了语音增强的效果。实验
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