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鑒于卷積非負(fù)矩陣分解在語(yǔ)音增強(qiáng)算法中的成功應(yīng)用，進(jìn)一步考慮語(yǔ)音信號(hào)在時(shí)頻域的稀疏性，提出了稀疏卷積非負(fù)矩陣分解（ Sparse convolutive nonnegative matrix factorization，SCNMF）的語(yǔ)音增強(qiáng)算法。該算法包括訓(xùn)練和增強(qiáng)兩個(gè)階段。訓(xùn)練階段通過(guò)SCNMF算法分別對(duì)純凈語(yǔ)音和噪聲的頻譜進(jìn)行訓(xùn)練，得到純凈語(yǔ)音和噪聲字典，并將其作為增強(qiáng)階段的先驗(yàn)信息。增強(qiáng)階段首先通過(guò)SCNMF算法對(duì)帶噪語(yǔ)音的頻譜進(jìn)行分解，然后利用純凈語(yǔ)音和噪聲聯(lián)合字典以及相應(yīng)的迭代公式對(duì)語(yǔ)音編碼矩陣進(jìn)行估計(jì)，重構(gòu)增強(qiáng)語(yǔ)音。通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真分析了稀疏因子對(duì)增強(qiáng)語(yǔ)音質(zhì)量的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在非平穩(wěn)噪聲和低信噪比條件下，本文算法增強(qiáng)效果均優(yōu)于多帶譜減、非負(fù)矩陣分解和卷積非負(fù)矩陣分解等傳統(tǒng)的算法。
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