基于非負(fù)約束低秩稀疏分解模型的語(yǔ)音增強(qiáng)算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、在語(yǔ)音信號(hào)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(yǔ)音信號(hào)，改善語(yǔ)音質(zhì)量，抑制、降低噪聲干擾的技術(shù)稱為語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)。語(yǔ)音增強(qiáng)主要是抑制背景噪音，提高被噪聲污染的語(yǔ)音質(zhì)量和可懂度。很多場(chǎng)合我們都需要語(yǔ)音增強(qiáng)，它是語(yǔ)音處理中一個(gè)很重要的技術(shù)，過(guò)去多年來(lái)已經(jīng)有很多經(jīng)典的語(yǔ)音增強(qiáng)算法被提出，如譜減算法，子空間算法，基于統(tǒng)計(jì)模型的方法等等語(yǔ)音增強(qiáng)有著廣泛的應(yīng)用，因此尋求一種有效的算法對(duì)帶噪語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理得到較純

2、凈的原始語(yǔ)音信號(hào)的研究有著很大的意義。由于干擾的隨機(jī)性，完全提取出純凈的語(yǔ)音信號(hào)是不可能的，理想的情況下是希望語(yǔ)音增強(qiáng)算法既能改善語(yǔ)音質(zhì)量，又能提高可懂度，但往往二者難以兼得。因此語(yǔ)音增強(qiáng)的主要挑戰(zhàn)就在于設(shè)計(jì)一個(gè)高效的算法，在不明顯的信號(hào)失真的前提下，對(duì)其中的噪聲進(jìn)行有效抑制。
　　在噪聲的環(huán)境下對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的增強(qiáng)是一個(gè)比較復(fù)雜的任務(wù)，對(duì)此在本文中一種新穎的語(yǔ)音增強(qiáng)方法被提出，這種方法就是基于非負(fù)約束低秩稀疏分解的原理在強(qiáng)噪聲環(huán)境下