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如何使用感知掩蔽的重构非负矩阵进行分解单通道语音增强算法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.81 MB | 2019-05-07

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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。
 
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