一種基于頻域稀疏約束的語音信號增強方法
【專利摘要】一種基于頻域稀疏約束的語音信號增強方法，(1)以語音信號短時傅里葉變換系數(shù)的加權(quán)L1范數(shù)作為語音去噪的過程的稀疏約束；(2)稀疏約束項與數(shù)據(jù)保真項通過拉格朗日乘子結(jié)合得到代價函數(shù)；(3)采用重復加權(quán)分裂布雷格曼算法求解代價函數(shù)，得到去噪信號。本發(fā)明與小波變換需要選取合適母小波及尺度不同，采用短時傅里葉變換將語音信號變換到時頻域處理；與一般分裂布雷格曼算法相比重復加權(quán)分裂布雷格曼算法針對加權(quán)L1范數(shù)約束改進了更新迭代的過程，使算法具有自適應的特性，提高了算法的性能；本發(fā)明提供的語音增強方法能有效抑制噪聲并改善語音信號質(zhì)量，作為語音信號處理系統(tǒng)的預處理模塊發(fā)揮重要作用。
【專利說明】一種基于頻域稀疏約束的語音信號增強方法
【技術(shù)領域】
[0001]本發(fā)明屬于信號處理【技術(shù)領域】，涉及一種語音信號增強方法。
【背景技術(shù)】
[0002]通常，噪聲的存在使得語音信號處理系統(tǒng)的性能惡化，但采用語音增強技術(shù)作為預處理可以有效抑制噪聲的影響。語音增強的主要目標是從帶噪語音信號中盡可能地提取原始語音信號，從而改善語音質(zhì)量。目前常用的語音增強算法主要有:噪聲對消法、維納濾波法、小波去噪法等。這些語音信號處理方法可分為時域和變換域兩類。噪聲對消法和維納濾波法屬于在時域處理的方法。噪聲對消法要求采集背景噪聲作為參考噪聲，該方法受參考噪聲的影響較大。維納濾波器法是在最下均方誤差準則下得到最優(yōu)濾波器，但巨大的運算量限制了其廣泛應用。小波去噪法屬于在變換域處理的方法，先選取合適的母小波，再在不同尺度下對語音信號分解，對分解系數(shù)采用硬閾值或軟閾值等方法去噪，最后通過反變換得到時域的去噪信號。該方法中母小波和閾值的選取對去噪性能影響較大。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明目的是針對現(xiàn)有語音信號增強方法的不足，提出了一種基于頻域稀疏約束的語音信號增強方法。
[0004]本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的。
[0005]①以語音信號短時傅里葉變換系數(shù)的加權(quán)LI范數(shù)作為語音去噪的過程的稀疏約束；
[0006]②稀疏約束項與數(shù)據(jù)保真項通過拉格朗日乘子結(jié)合得到代價函數(shù)；
[0007]③采用重復加權(quán)分裂布雷格曼算法求解代價函數(shù)，得到去噪信號。
[0008]更進一步，本發(fā)明的具體步驟如下:
[0009](I)讀取帶噪聲的單聲道語音信號；
[0010](2)設置短時傅里葉變換的各項參數(shù)；
[0011](3)利用重復加權(quán)分裂布雷格曼算法估計源信號，該算法的代價函數(shù)為:
[0012]
【權(quán)利要求】
1.基于頻域稀疏約束的語音信號增強方法，其特征在于: ①以語音信號短時傅里葉變換系數(shù)的加權(quán)LI范數(shù)作為語音去噪的過程的稀疏約束； ②稀疏約束項與數(shù)據(jù)保真項通過拉格朗日乘子結(jié)合得到代價函數(shù)； ③采用重復加權(quán)分裂布雷格曼算法求解代價函數(shù)，得到去噪信號。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于頻域稀疏約束的語音信號增強方法，其特征在于:首先，讀取帶噪聲的單聲道語音信號；設置短時傅里葉變換的各項參數(shù)；然后，利用重復加權(quán)分裂布雷格曼算法估計源信號，該算法的代價函數(shù)為:
【文檔編號】G10L21/02GK104021797SQ201410275813
【公開日】2014年9月3日 申請日期:2014年6月19日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月19日
【發(fā)明者】余騰龍, 張燁, 吳康銳, 張文全 申請人:南昌大學