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贝叶斯非负矩阵分解语音增强的优化算法
引用本文:胡永刚,张雄伟,邹 霞,张立伟,郑云飞. 贝叶斯非负矩阵分解语音增强的优化算法[J]. 解放军理工大学学报(自然科学版), 2015, 0(1): 1-6
作者姓名:胡永刚  张雄伟  邹 霞  张立伟  郑云飞
作者单位:解放军理工大学 指挥信息系统学院,江苏 南京,210007
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61471394);江苏省自然科学青年基金资助项目(BK20140074,BK2012510)
摘    要:为改进传统贝叶斯非负矩阵分解(BNMF)语音增强算法的性能,提出基于高斯混合模型的贝叶斯非负矩阵分解语音增强算法。该算法分为训练和增强两个阶段,训练阶段,对纯净语音与噪声分别进行训练,得到纯净语音字典、噪声字典与联合字典;增强阶段,采用最小均方误差法(MMSE)从带噪语音中重构原始干净的语音,达到语音增强的目的。实验表明,该算法在提高语音质量和抑制背景噪声等方面,均优于非负矩阵语音分解(NMF)算法与BNMF算法。

关 键 词:语音增强  贝叶斯非负矩阵分解  高斯混合模型
收稿时间:2014-10-16

Improved speech enhancement algorithmusing Bayesian nonnegative matrix factorization
HU Yonggang,ZHANG Xiongwei,ZOU Xi,ZHANG Liwei and ZHENG Yunfei. Improved speech enhancement algorithmusing Bayesian nonnegative matrix factorization[J]. Journal of PLA University of Science and Technology(Natural Science Edition), 2015, 0(1): 1-6
Authors:HU Yonggang  ZHANG Xiongwei  ZOU Xi  ZHANG Liwei  ZHENG Yunfei
Affiliation:HU Yonggang;ZHANG Xiongwei;ZOU Xia;ZHANG Liwei;ZHENG Yunfei;College of Command Information System,PLA Univ.of Sci.& Tech.;
Abstract:
Keywords:speech enhancement  Bayesian nonnegative matrix factorization  Gaussian mixture mode
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