基于混合混响模型的多通道语音增强算法

作     者：解元 邹涛 孙为军 谢胜利 XIE Yuan;ZOU Tao;SUN Weijun;XIE Shengli

作者机构：广州大学机械与电气工程学院广东广州510006 广东工业大学物联网智能信息处理与系统集成教育部重点实验室广东广州510006 

基　　金：广州市基础与应用基础研究基金资助项目(No.SL2022A04J00289) 国家自然科学基金资助项目(No.62003095,No.52171331) 广东省基础与应用基础研究基金资助项目(No.2023A1515011311) 广州市市校联合实验室基金资助项目(No.2023A03J0120) 

出 版 物：《通信学报》 (Journal on Communications)

年 卷 期：2024年第45卷第11期

页      码：15-26页

摘      要：为了解决带混响和噪声场景下的语音增强问题,构建了一个集成多通道线性预测模型和空间相干模型的语音增强模型,设计了一种基于混合混响模型的多通道语音增强算法。该算法将后期混响分为2个分量,分别用多通道线性预测模型和空间相干模型来建模,为优化模型参数,利用卡尔曼滤波器实施更新模型参数,并用多项式矩阵特征值分解进行空间、时间和频率解相关,实现去混响去噪声。实验结果表明,所提算法可以实现高低混响带噪声环境下的语音增强,相比于流行的语音增强算法,其增强效果更优越,其中语音质量客观评价(PESQ)值和短时客观可懂度(STOI)值最高分别提高了30%和20%。

主 题 词：多通道语音增强 卡尔曼滤波器 多项式矩阵特征值分解 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.11959/j.issn.1000-436x.2024197

馆 藏 号：203156369...