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本文提出了一种改进的非负矩阵分解语音增强算法，该算法可分为训练和增强两部分。首先，为了降低训练复杂度，采用卷积非负矩阵分解只提取噪声字典。增强时，考虑语音信号稀疏性比噪声信号稀疏性强，通过稀疏非负矩阵分解重构出语音幅度谱，采用交替方向乘子法进行优化迭代，克服了经典乘性迭代易陷入局部最优、分母只能收敛到零极限等问题。最后，基于算法融合的思想，将重构的语音幅度谱与谱减法、最小均方误差幅度谱估计得到的幅度谱进行加权融合。仿真实验中，在10种不同噪声环境中，通过多种评价标准证明所提算法能取得较好的增强效果。