基于K-SVD稀疏表示的語音增強算法.pdf

1、太原理工大學碩士研究生學位論文I基于KSVD稀疏表示的語音增強算法摘要語音增強是盡可能的從帶噪語音中提取出純凈的語音信號，以達到改善語音信號的質量和可懂度的目的。從研究現(xiàn)狀和發(fā)展成果來看，語音增強算法中不僅存在很難估計噪聲功率的問題，而且在低信噪比和非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下提高信噪比有限的難題。稀疏表示可以根據(jù)語音本身特性構造原始語音，保留語音特性，很好地改善語音質量。但是在KSVD稀疏表示構造的字典中，由于有很多噪聲也是稀疏的，因此在低信噪比

2、下稀疏表示信噪比不高。為了解決上述問題，本文提出了一種自適應強、效果好的KSVD稀疏表示語音增強算法。通過利用信號子空間算法構造噪聲字典，有效區(qū)分噪聲和語音的關系，再經過KSVD稀疏表示構造的語音字典重構語音。此算法可以解決低信噪比下噪聲淹沒語音信號的問題，大大提高信噪比。但是子空間在構造噪聲字典時，由于噪聲的隨機性和突變性使得很難抑制非平穩(wěn)噪聲，因此比抑制平穩(wěn)噪聲難度要大得多。因此本文又提出了深度神經網絡來改善子空間算法，使構造的噪聲