如何使用感知掩蔽的重構(gòu)非負(fù)矩陣進(jìn)行分解單通道語音增強(qiáng)算法
2019-05-07 |
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資料介紹
針對(duì)非負(fù)矩陣分解(NMF)語音增強(qiáng)算法在低信噪比(SNR)非穩(wěn)定環(huán)境下存在噪聲殘留的問題,提出一種基于感知掩蔽的重構(gòu)NMF( PM-RNMF)單通道語音增強(qiáng)算法。首先,將心理聲學(xué)掩蔽特性應(yīng)用于NMF語音增強(qiáng)算法中;其次,對(duì)不同頻率位采用不同的掩蔽閾值,建立自適應(yīng)感知掩蔽增益函數(shù),通過閾值約束殘余噪聲能量和語音失真能量;最后,結(jié)合語音存在概率(SPP)進(jìn)行感知增益修正,重構(gòu)NMF算法,以此建立新的目標(biāo)函數(shù)。仿真結(jié)果表明,在不同SNR的3種非穩(wěn)定噪聲環(huán)境下,與NMF、重構(gòu)NMF(RNMF)、感知掩蔽深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PM-DNN)算法相比,PM-RNMF算法的感知語音質(zhì)量評(píng)估( PESQ)平均值分別提高了0. 767、0.474、0.162,信源失真比(SDR)平均值分別提高了2.785、1.197、0. 948。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,無論是在低頻還是高頻PM-RNMF有更好的降噪效果。
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