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一种引入虚拟噪声分量的独立分量分析语音增强算法
引用本文:黄磊,刘郁林,徐舜. 一种引入虚拟噪声分量的独立分量分析语音增强算法[J]. 重庆邮电大学学报(自然科学版), 2007, 19(2): 181-184
作者姓名:黄磊  刘郁林  徐舜
作者单位:重庆通信学院,DSP实验室,重庆,400035;重庆通信学院,DSP实验室,重庆,400035;重庆通信学院,DSP实验室,重庆,400035
摘    要:简要介绍了有关独立分量分析(ICA)的基本理论和算法后,探讨了独立分量分析在语音增强中的应用。针对在加噪模型中进行ICA分离时,噪声消除比较困难这一问题通过理论分析,引入了虚拟高斯白噪声的概念,将其应用在ICA的语音增强算法中得到了解决。仿真试验结果表明,该方法能有效地消除语音信号中的白噪声。

关 键 词:虚拟高斯白噪声  独立分量分析  语音增强  联合近似对角化算法
文章编号:1673-825X(2007)02-0181-04
收稿时间:2006-05-30
修稿时间:2006-05-302006-07-05

A speech enhancement algorithm of independent component analysis imported virtual noisy component
HUANG Lei,LIU Yu-lin,XU Shun. A speech enhancement algorithm of independent component analysis imported virtual noisy component[J]. Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications, 2007, 19(2): 181-184
Authors:HUANG Lei  LIU Yu-lin  XU Shun
Affiliation:DSP Lab of Chongqing Communication Institute, Chongqing 400035, P. R. China
Abstract:This paper briefly introduces the fundamental and algorithms of independent component analysis(ICA) and discusses its application in speech enhancement. Aiming at the problem that it is always difficult to eliminate the noise by using ICA method for noise-based model, the virtual Gaussian white noise is proposed and applied to ICA algorithm for speech enhancement. Computer simulation shows that this algorithm can remove the white noise in speech effectively.
Keywords:virtual noisy component   independent component analysis   speech enhancement   joint approximate diago- nalization of eigen-matrics
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