【摘 要】
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针对非负矩阵分解(NMF)语音增强算法在低信噪比(SNR)非稳定环境下存在噪声残留的问题,提出一种基于感知掩蔽的重构NMF(PM-RNMF)单通道语音增强算法。首先,将心理声学掩蔽特性
【机 构】
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重庆邮电大学国家信息无障碍与服务机器人工程研发中心
【基金项目】
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重庆市基础与前沿研究计划重点项目(cstc2015jcyjBX0066)~~
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针对非负矩阵分解(NMF)语音增强算法在低信噪比(SNR)非稳定环境下存在噪声残留的问题,提出一种基于感知掩蔽的重构NMF(PM-RNMF)单通道语音增强算法。首先,将心理声学掩蔽特性应用于NMF语音增强算法中;其次,对不同频率位采用不同的掩蔽阈值,建立自适应感知掩蔽增益函数,通过阈值约束残余噪声能量和语音失真能量;最后,结合语音存在概率(SPP)进行感知增益修正,重构NMF算法,以此建立新的目标函数。仿真结果表明,在不同SNR的3种非稳定噪声环境下,与NMF、重构NMF(RNMF)、感知掩蔽深度神经网络
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