基于字典學(xué)習(xí)的語音增強(qiáng)算法研究.pdf

1、在語音通信過程中，語音信號的傳遞無可避免的會受到噪聲的干擾。強(qiáng)噪聲背景下會對語音造成嚴(yán)重破壞，不但影響語義辨識降低通信效率，而且長時間的含噪語音還會影響人的聽覺和情緒，所以需要在接收端預(yù)先加入語音增強(qiáng)環(huán)節(jié)來改善通信質(zhì)量。語音增強(qiáng)廣泛應(yīng)用于人機(jī)交互系統(tǒng)中，比如人機(jī)對話、實(shí)時翻譯、智能家居等。
　　語音增強(qiáng)作為數(shù)字信號處理研究的一個重要方向，其主要作用是削弱噪聲，提高語音的清晰度和可懂度?，F(xiàn)有的語音增強(qiáng)算法面臨的難題是在強(qiáng)噪聲背景下提

2、取出的語音仍會在非語音段留下噪聲，為語音識別和信息傳遞工作帶來困難。為了解決上述問題，本文主要工作如下:
　　1、對經(jīng)典語音增強(qiáng)算法中的譜減法進(jìn)行改進(jìn)，針對語音活性檢測環(huán)節(jié)，使用短時自相關(guān)函數(shù)和頻譜子帶方差設(shè)置二級判決閾值，對噪聲譜的估計(jì)更加準(zhǔn)確，實(shí)驗(yàn)表明，信噪比和語音質(zhì)量感知兩個評價指標(biāo)都有所提升。
　　2、字典學(xué)習(xí)算法研究。從信號表示的角度入手，引入稀疏表示模型，根據(jù)稀疏表示后的語音和噪聲呈現(xiàn)出的不同特性進(jìn)行去噪。字典學(xué)