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鑒于卷積非負(fù)矩陣分解在語音增強算法中的成功應(yīng)用，進(jìn)一步考慮語音信號在時頻域的稀疏性，提出了稀疏卷積非負(fù)矩陣分解（ Sparse convolutive nonnegative matrix factorization，SCNMF）的語音增強算法。該算法包括訓(xùn)練和增強兩個階段。訓(xùn)練階段通過SCNMF算法分別對純凈語音和噪聲的頻譜進(jìn)行訓(xùn)練，得到純凈語音和噪聲字典，并將其作為增強階段的先驗信息。增強階段首先通過SCNMF算法對帶噪語音的頻譜進(jìn)行分解，然后利用純凈語音和噪聲聯(lián)合字典以及相應(yīng)的迭代公式對語音編碼矩陣進(jìn)行估計，重構(gòu)增強語音。通過實驗仿真分析了稀疏因子對增強語音質(zhì)量的影響。實驗結(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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