[00335127]一种基于L1/2稀疏约束卷积非负矩阵分解的语音去噪方法和系统
交易价格：
面议
所属行业：
乐器
类型：
发明专利
技术成熟度：
通过小试
专利所属地：中国
专利号：CN201610452012.7
交易方式：
资料待完善
联系人：
安徽大学
进入空间
所在地：安徽合肥市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
摘要：本发明公开了一种基于L1/2稀疏约束卷积非负矩阵分解的语音去噪方法和系统。在单通道语音增强中，假设含噪语音信号v(i)为噪声信号n(i)和语音信号s(i)加性不相关，即v(i)＝n(i)+s(i)，利用CNMF方法对特定噪声进行训练得到噪声基信息；然后以噪声基作为先验信息，使用CNMF_L1/2方法对含噪语言进行分解得到语音基，最后合成去噪后的语音。本发明方法能更好地刻画帧之间语音的相关性；并且使用L1/2正则项对语音基系数矩阵进行强稀疏约束，可实现分离后的语音包含更少的残留噪声。相较与传统方法如谱减法、维纳滤波法以及最小均方差对数域谱估计法等，更能够提高增强后语音的可懂度。
摘要：本发明公开了一种基于L1/2稀疏约束卷积非负矩阵分解的语音去噪方法和系统。在单通道语音增强中，假设含噪语音信号v(i)为噪声信号n(i)和语音信号s(i)加性不相关，即v(i)＝n(i)+s(i)，利用CNMF方法对特定噪声进行训练得到噪声基信息；然后以噪声基作为先验信息，使用CNMF_L1/2方法对含噪语言进行分解得到语音基，最后合成去噪后的语音。本发明方法能更好地刻画帧之间语音的相关性；并且使用L1/2正则项对语音基系数矩阵进行强稀疏约束，可实现分离后的语音包含更少的残留噪声。相较与传统方法如谱减法、维纳滤波法以及最小均方差对数域谱估计法等，更能够提高增强后语音的可懂度。
