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综合馆
基于感知掩蔽的重构非负矩阵分解单通道语音增强算法
  • 摘要

    针对非负矩阵分解(NMF)语音增强算法在低信噪比(SNR)非稳定环境下存在噪声残留的问题,提出一种基于感知掩蔽的重构NMF(PM-RNMF)单通道语音增强算法.首先,将心理声学掩蔽特性应用于NMF语音增强算法中;其次,对不同频率位采用不同的掩蔽阈值,建立自适应感知掩蔽增益函数,通过阈值约束残余噪声能量和语音失真能量;最后,结合语音存在概率(SPP)进行感知增益修正,重构NMF算法,以此建立新的目标函数.仿真结果表明,在不同SNR的3种非稳定噪声环境下,与NMF、重构NMF(RNMF)、感知掩蔽深度神经网络(PM-DNN)算法相比,PM-RNMF算法的感知语音质量评估(PESQ)平均值分别提高了0.767、0.474、0.162,信源失真比(SDR)平均值分别提高了2.785、1.197、0.948.实验结果表明,无论是在低频还是高频PM-RNMF有更好的降噪效果.

  • 作者

    李艳生  刘园  张毅  LI Yansheng  LIU Yuan  ZHANG Yi 

  • 作者单位

    重庆邮电大学 国家信息无障碍与服务机器人工程研发中心,重庆,400065

  • 刊期

    2019年3期 ISTIC PKU

  • 关键词

    非负矩阵分解  感知掩蔽  语音增强  语音存在概率  单通道 

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35.175.191.168