基于压缩感知过程的语音增强  

Speech enhancement based on compressive sensing

作　　者：周小星[1] 王安娜[1] 孙红英[2] 杨鸿武[2] 

机构地区：[1]东北大学信息科学与工程学院,沈阳110819 [2]西北师范大学物理与电子工程学院,兰州730070

出　　处：《清华大学学报（自然科学版）》2011年第9期1234-1238,共5页Journal of Tsinghua University(Science and Technology)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60875015)

摘　　要：压缩感知(compressive sensing,CS)是一种基于信号稀疏性的采样方法,可以有效提取信号中所包含的信息。该文提出了一种基于CS过程的语音增强新算法。算法利用语音在离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域下的稀疏性,采用Hadamard矩阵对带噪语音进行压缩测量,通过改进的正交匹配跟踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法恢复语音信号,实现语音增强。与经典谱减法和子空间算法进行实验对比分析,结果表明:该算法在降噪性能上优于经典谱减法和子空间算法。Compressive sensing（CS） which is a sampling method based on the signal sparseness,can efficiently extract information contained in a signal.This paper presents a speech enhancement algorithm based on CS using a Hadamard matrix to compress the noisy speech using the sparseness of the speech in a discrete cosine transform（DCT）.The speech signal is then restored using the modified orthogonal matching pursuit（OMP） by setting the iterative threshold to realize speech enhancement.Tests show that the algorithm outperforms both the spectral subtraction speech enhancement method and the subspace speech enhancement method for noise removal.

关 键 词：语音增强 压缩感知 离散余弦变换 HADAMARD矩阵 正交匹配跟踪 

分 类 号：TN912.35[电子电信—通信与信息系统]