基于概率潜分量分析的语音增强算法

针对传统语音增强方法在非平稳噪声环境和低信噪比情况下增强效果不理想的问题,提出了一种基于概率潜分量分析(PLCA)的语音增强算法。该算法分析并引入了PLCA模型,将语音谱建模成意义明晰的边缘分布表示,并通过期望最大化(EM)算法对最优边缘分布进行求解,用边缘分布组成的字典对噪声进行描述,利用语音信号的边缘分布选择性地重构语音信号,从而实现与噪声的分离,达到语音增强的目的。仿真结果表明,该算法在抑制噪声、提高信噪比、增强语音质量方面明显优于传统的语音增强方法。

基于稀疏约束的PLCA和谱掩蔽的语音增强算法

针对传统语音增强方法在非平稳噪声环境下增强效果不理想的问题,提出了一种基于稀疏约束的概率潜分量分析(PLCA)和谱掩蔽的语音增强算法。该算法分为训练和增强两个阶段。训练阶段用稀疏约束的PLCA(SPLCA)和无约束的PLCA分别对语音谱和噪声谱建模成意义清晰的边缘分布,并用期望最大(EM)算法求其最优边缘分布,得到语音字典和噪声字典。增强阶段固定训练的字典,利用SPLCA推导出对应的语音编码矩阵和噪声编码矩阵,初步重构出语音和噪声,最后利用谱掩蔽得到增强语音。实验结果表明,该算法在抑制噪声、提高信噪比和减少语音失真方面要优于传统方法。