基于数据驱动字典和稀疏表示的语音增强

本文提出了一种基于数据驱动字典和过完备稀疏表示的自适应语音增强方法。首先在训练阶段采用干净语音基于K奇异值分解(K singular value decomposition, K SVD)算法训练过完备字典,然后在测试阶段根据含噪语音的噪声方差自适应选择最优的阈值,采用正交匹配追踪算法对含噪语音信号在过完备字典上进行稀疏分解,最后利用系数稀疏表示重构语音信号,从而达到语音增强的目。该方法不像传统语音增强方法那样减少或消去噪声,而是从字典中选取适当的原子表示纯净信号,从而把纯净信号从含噪信号中分离出来。对白噪声和有色噪声环境下重构语音进行了主客观评价。仿真结果显示:该方法能有效去除加性噪声,并且改善了语音质量。      

高分辨率信号DOA估计的跟踪算法

本文论述了一种基于子空间方法的高分辨DOA估计跟踪问题的解法。该方法基于对采样数据矩阵的广义奇异值分解(GSVD)。本文讨论了GSVD的更新修正算法,在每步计算中只需有限次的运算,即可由前一次的近似分解结果计算出新的近似分解。该过程与指数加权技术相结合,可以处理信号参数估计的跟踪问题。     

一种改进的子空间语音增强方法

提出一种基于奇异值分解的子空间分解语音增强方法,该方法是利用最小值统计噪声估计法代替传统的VAD方法对噪声进行估计,并利用所得噪声和带噪语音构造的协方差矩阵得到纯净语音的协方差矩阵,并将特征值分解的时域约束和频域约束估计方法推广到奇异值分解方法中,通过奇异值分解、重构得到增强后的语音信息.试验表明:该方法具有较好的去噪效果.     

基于EMD与SSA的语音增强算法研究

针对低信噪比下语音性能不佳及经验模态分解(EMD)在语音增强中的有效应用,文中提出了一种基于奇异谱分析(SSA)与EMD的语音增强算法。将含噪语音信号做EMD分解,对噪声IMF分量及信号IMF分别采用小波变换和SSA去噪处理。在输入信噪比为-10d B到10d B的高斯白噪声环境下进行仿真实验。结果表明文中提出的是一种有效的语音增强算法。     

客观评估彩色图像质量的超复数奇异值分解法

本文利用超复数直接对彩色图像建模,保存了彩色图像完整的信息;基于超复数奇异值分解(也称四元数奇异值分解QSVD)提出一种全新的图形化与数值化相结合的彩色图像质量评估测度,不仅能判断图像失真等级,还能判断不同的失真类型.测试结果表明,本文提出的算法比传统的MSE、PSNR以及MSSIM等算法性能更优.     

一种改进的奇异值分解语音增强方法

该文将多麦克语音增强方法用于单麦克语音增强,给出了一种改进的奇异值分解语音增强方法。该方法首先对输入矩阵进行雅克比奇异值分解,用得到的奇异值矢量构造语音增强滤波器;然后用输入矩阵与滤波器权矢量相乘来构造各路信号;最后采用麦克风阵列波束形成的方法,得到增强后的语音信号。仿真结果表明,该方法能有效地去除加性噪声,并且改善了语音质量。     

一种基于自适应噪声估计的宽带语音增强算法

为解决传统算法对噪声适应性较差,残留音乐噪声较强的问题,本文提出了一种基于自适应噪声估计的宽带语音增强算法。该算法可应用于宽带语音编码器,以提升在噪声环境下的编码质量。本文所提算法利用谱熵对噪声类型进行有效的判别,将背景噪声分为白噪声和有色噪声两类,并根据噪声特性选择适当的噪声估计方法。在白噪声背景下,选择一种谱平滑的方法;在有色噪声背景下,则选择经典的最小值控制递归平均算法。在此基础上结合经典的统计模型方法,构建一种具有较强噪声鲁棒性的宽带语音增强算法。在ITU-T G.160标准下对算法进行性能测试,测试结果表明,在不同强度的背景噪声环境下,增强语音的信噪比提高都较为明显。同时,在低信噪比情况下,该算法有效的抑制了严重影响听觉质量的音乐噪声现象。      

基于Bark子波变换和RAS-MFCC特征的语音识别系统研究

提出了一种适用于低信噪比下的语音识别算法.该算法在前端利用人耳听觉掩蔽效应进行语音增强,然后提取一种在不需要噪声先验知识,能避免大量计算的情况下能较好地消除系统加性噪声的自相关MFCC(RAS-MFCC)参数,作为语音特征参数进行识别.     

色噪声环境中TLS-ESPRIT谐波谱重构语音增强研究

为了提高语音在色噪声环境中的信噪比,提出了一种基于总体最小二乘旋转不变子空间技术（TLS—ESPRIT）谐波谱重构语音增强方法。通过对观察数据矩阵进行奇异值分解,有效地将信号及噪声分开。运用TLS—ESPRIT算法对语音谐波信号进行谱估计,重构语音信号,消除了帧与帧之间的噪声残留,得到了在巴克域上与原始语音几乎相同的语音信号。     

麦克风阵列的协同自适应滤波语音增强方法

在麦克风阵列语音增强方法中,传统的广义旁瓣抵消器在处理存在显著脉冲噪声的语音信号时效果较差。为提高在脉冲噪声干扰下的语音信号增强效果,提出一种麦克风阵列的协同自适应滤波语音增强方法。该方法采用协同自适应滤波取代线性自适应滤波,基于NLMS算法导出了滤波器权值和协同因子的自适应更新算法。仿真实验结果表明,所提方法能有效地消除掉语音信号的脉冲噪声和高斯噪声,克服线性自适应滤波对非线性脉冲噪声的不敏感性,比广义旁瓣抵消器效果优越很多。