一种基于频域稀疏约束的语音信号增强方法
【专利摘要】一种基于频域稀疏约束的语音信号增强方法，(1)以语音信号短时傅里叶变换系数的加权L1范数作为语音去噪的过程的稀疏约束；(2)稀疏约束项与数据保真项通过拉格朗日乘子结合得到代价函数；(3)采用重复加权分裂布雷格曼算法求解代价函数，得到去噪信号。本发明与小波变换需要选取合适母小波及尺度不同，采用短时傅里叶变换将语音信号变换到时频域处理；与一般分裂布雷格曼算法相比重复加权分裂布雷格曼算法针对加权L1范数约束改进了更新迭代的过程，使算法具有自适应的特性，提高了算法的性能；本发明提供的语音增强方法能有效抑制噪声并改善语音信号质量，作为语音信号处理系统的预处理模块发挥重要作用。
【专利说明】一种基于频域稀疏约束的语音信号增强方法
【技术领域】
[0001]本发明属于信号处理【技术领域】，涉及一种语音信号增强方法。
【背景技术】
[0002]通常，噪声的存在使得语音信号处理系统的性能恶化，但采用语音增强技术作为预处理可以有效抑制噪声的影响。语音增强的主要目标是从带噪语音信号中尽可能地提取原始语音信号，从而改善语音质量。目前常用的语音增强算法主要有:噪声对消法、维纳滤波法、小波去噪法等。这些语音信号处理方法可分为时域和变换域两类。噪声对消法和维纳滤波法属于在时域处理的方法。噪声对消法要求采集背景噪声作为参考噪声，该方法受参考噪声的影响较大。维纳滤波器法是在最下均方误差准则下得到最优滤波器，但巨大的运算量限制了其广泛应用。小波去噪法属于在变换域处理的方法，先选取合适的母小波，再在不同尺度下对语音信号分解，对分解系数采用硬阈值或软阈值等方法去噪，最后通过反变换得到时域的去噪信号。该方法中母小波和阈值的选取对去噪性能影响较大。
【发明内容】
[0003]本发明目的是针对现有语音信号增强方法的不足，提出了一种基于频域稀疏约束的语音信号增强方法。
[0004]本发明是通过以下技术方案实现的。
[0005]①以语音信号短时傅里叶变换系数的加权LI范数作为语音去噪的过程的稀疏约束；
[0006]②稀疏约束项与数据保真项通过拉格朗日乘子结合得到代价函数；
[0007]③采用重复加权分裂布雷格曼算法求解代价函数，得到去噪信号。
[0008]更进一步，本发明的具体步骤如下:
[0009](I)读取带噪声的单声道语音信号；
[0010](2)设置短时傅里叶变换的各项参数；
[0011](3)利用重复加权分裂布雷格曼算法估计源信号，该算法的代价函数为:
[0012]
【权利要求】
1.基于频域稀疏约束的语音信号增强方法，其特征在于: ①以语音信号短时傅里叶变换系数的加权LI范数作为语音去噪的过程的稀疏约束； ②稀疏约束项与数据保真项通过拉格朗日乘子结合得到代价函数； ③采用重复加权分裂布雷格曼算法求解代价函数，得到去噪信号。
2.根据权利要求1所述的基于频域稀疏约束的语音信号增强方法，其特征在于:首先，读取带噪声的单声道语音信号；设置短时傅里叶变换的各项参数；然后，利用重复加权分裂布雷格曼算法估计源信号，该算法的代价函数为:
【文档编号】G10L21/02GK104021797SQ201410275813
【公开日】2014年9月3日 申请日期:2014年6月19日 优先权日:2014年6月19日
【发明者】余腾龙, 张烨, 吴康锐, 张文全 申请人:南昌大学