基于非負約束低秩稀疏分解模型的語音增強算法研究與實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在語音信號被各種各樣的背景噪聲污染,甚至掩蓋后,從背景噪聲中高效的提取出盡可能純凈的語音信號,改善語音質量,抑制、降低噪聲干擾的技術稱為語音增強技術。語音增強主要是抑制背景噪音,提高被噪聲污染的語音質量和可懂度。很多場合我們都需要語音增強,它是語音處理中一個很重要的技術,過去多年來已經有很多經典的語音增強算法被提出,如譜減算法,子空間算法,基于統(tǒng)計模型的方法等等語音增強有著廣泛的應用,因此尋求一種有效的算法對帶噪語音信號進行處理得到較純

2、凈的原始語音信號的研究有著很大的意義。由于干擾的隨機性,完全提取出純凈的語音信號是不可能的,理想的情況下是希望語音增強算法既能改善語音質量,又能提高可懂度,但往往二者難以兼得。因此語音增強的主要挑戰(zhàn)就在于設計一個高效的算法,在不明顯的信號失真的前提下,對其中的噪聲進行有效抑制。
  在噪聲的環(huán)境下對語音信號的增強是一個比較復雜的任務,對此在本文中一種新穎的語音增強方法被提出,這種方法就是基于非負約束低秩稀疏分解的原理在強噪聲環(huán)境下

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