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基于稀疏编码的语音增强方法研究
引用本文:凌洁,刘琚,赵彩华,杜军.基于稀疏编码的语音增强方法研究[J].电路与系统学报,2008,13(6).
作者姓名:凌洁  刘琚  赵彩华  杜军
作者单位:山东大学,信息科学与工程学院,山东,济南,250100
基金项目:教育部新世纪优秀人才支持计划 , 高等学校博士学科点专项科研基金 , 教育部留学回国人员科研启动基金 , 山东省自然科学基金 , 国家自然科学基金  
摘    要:本文利用带噪语音经特征基函数矩阵转换后所具有的稀疏特性,用最大似然估计方法对转换后得到的稀疏分量进行非线性压缩去噪,然后再经过反变换和重构恢复出原始语音信号的估计.特征基函数矩阵反映了语音数据本身的统计特性,因此具有很好的合理性和可取性.仿真结果表明利用稀疏编码方法能极大程度地抑制背景噪声,与小波消噪法相比优势明显.

关 键 词:语音增强  稀疏编码  独立分量分析  小波消噪

Study on sparse coding speech enhancement
LING Jie,LIU Ju,ZHAO Cai-hua,DU Jun.Study on sparse coding speech enhancement[J].Journal of Circuits and Systems,2008,13(6).
Authors:LING Jie  LIU Ju  ZHAO Cai-hua  DU Jun
Affiliation:LING Jie,LIU Ju,ZHAO Cai-hua,DU Jun(School of Information Science , Engineering,Sh,ong University,Jinan 250100,China )
Abstract:The sparse coding speech enhancement utilizes the sparsity of the components, which are obtained by transforming the noisy data through the basis functions matrix.Using the maximum likelihood estimation(MLE), the sparse components can be nonlinearly de-noised, then after the inverse transformation and reconstruction, we can obtain the estimated original speech.The basis functions matrix reflects the statistical character of speech data itself, so this proposed method is of great rationality.Computer simulat...
Keywords:speech enhancement  sparse coding  independent component analysis(ICA)  wavelet de-noising  
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