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题名稀疏表示及区分性联合字典学习语音降噪算法
被引量：1
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作者
姜峰
霍彦明
李争
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机构
河北科技大学电气工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第5期985-989,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(51577048)资助
河北省自然科学基金项目(E2014208134)资助.
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文摘
经过传统的联合字典学习算法所训练出来的语音字典会与相同算法下训练出来的噪声字典之间形成相互干扰,残留的噪声以及波形失真都是降噪之后的语音容易产生的问题.针对这一问题,提出一种新的算法,其基于稀疏表示及区分性联合字典学习.为确保信号能够在其对应子字典上进行正确稀疏表示,在字典的学习阶段,这个算法添加了字典区分约束项.最后利用基于区分性联合字典得到的稀疏表示系数对纯净语音进行估计,有效避免了语音失真,获得了更好的语音降噪效果.相比于传统算法,实验结果表明,所提算法在两种评测方式下均获得了最优的评价结果.
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关键词
语音降噪
稀疏表示
字典学习
区分性联合字典
双重稀疏K-SVD算法
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Keywords
speech noise reduction
sparse representation
dictionary learning
discriminative joint dictionary
double sparse K-SVD algorithm
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分类号
TN912
[电子电信—通信与信息系统]
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