【摘 要】
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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
【机 构】
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中国科学院声学研究所,北京100190
【出 处】
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第十六届全国信号处理学术年会及产业发展大会
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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.
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