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
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。
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