【摘 要】
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在低信噪比的情况下,稀疏表示无法将纯净语音完全从带噪语音中分离出来,针对此问题提出了一种利用子空间改进的K奇异值分解语音增强算法.首先,利用子空间最优估计器跟踪噪声;
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在低信噪比的情况下,稀疏表示无法将纯净语音完全从带噪语音中分离出来,针对此问题提出了一种利用子空间改进的K奇异值分解语音增强算法.首先,利用子空间最优估计器跟踪噪声;其次,通过K奇异值分解算法对噪声进行训练,构建出噪声字典;最后,用K奇异值分解算法训练语音字典.在训练过程中,如果某个原子对应的稀疏系数低于设定的阈值,并且该原子可在训练得到的噪声字典中找到,就把该原子对应的稀疏系数设为零,即可达到去噪的目的.仿真结果表明,改进算法去除白噪声和babble噪声的效果显著,有效提高信噪比和减少语音失真,同时,该
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