闵刚
- 作品数：27 被引量：73H指数：6
- 供职机构：解放军理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术理学军事更多>>
- 改进的非负矩阵分解语音增强算法被引量：7
- 2015年
- 本文提出了一种改进的非负矩阵分解语音增强算法,该算法可分为训练和增强两部分。首先,为了降低训练复杂度,采用卷积非负矩阵分解只提取噪声字典。增强时,考虑语音信号稀疏性比噪声信号稀疏性强,通过稀疏非负矩阵分解重构出语音幅度谱,采用交替方向乘子法进行优化迭代,克服了经典乘性迭代易陷入局部最优、分母只能收敛到零极限等问题。最后,基于算法融合的思想,将重构的语音幅度谱与谱减法、最小均方误差幅度谱估计得到的幅度谱进行加权融合。仿真实验中,在10种不同噪声环境中,通过多种评价标准证明所提算法能取得较好的增强效果。
- 胡永刚张雄伟邹霞闵刚郑云飞李莉石佳佳
- 一种200/300bps超低速率声码器算法
- 为了适应短波、卫星通信等应用,提出了一种平均编码速率为200bps和300bps的超低速率声码器算法。该算法吸收分段声码器和MELP算法的优点,建立了混合激励分段语音编码模型。利用一种改进的语音分段算法,提高了分段准确性...
- 闵刚蒋永生张雄伟杨吉斌
- 关键词：语音编码语音分段矢量量化
- 字典学习和稀疏表示的无监督语音增强算法被引量：1
- 2014年
- 针对非结构噪声难以去除的问题,基于字典训练和稀疏表示提出一种无监督语音增强算法。该算法通过构造过完备字典并使用带噪语音样本对其进行训练来实现。首先指出K-奇异值分解算法(K-SVD)存在的不足并提出一种新的改进的字典训练算法:K-双边随机投影算法(K-BRP);然后使用K-BRP算法不断更新字典矩阵和相应的增益系数矩阵,从被非结构化噪声所污染的带噪语音中提取出结构性强的纯净语音。大量实验结果表明,由于训练样本考虑到了语音信号的时频域局部结构特征,所提算法能够很好地消除随机噪声,并且在低信噪比情况下仍然能够保持较高的语音质量和可懂度。
- 李轶南贾冲张立伟闵刚曾理
- 关键词：语音增强
- 基于扩频的音频信息隐藏算法的性能分析被引量：1
- 2010年
- 基于扩频的音频隐藏算法一般都采用阈值相关法进行检测,但感知整形过程往往会破坏伪随机序列的正交性。为削弱盲提取时原始载体信号所导致相关噪声的影响,通过分析音频信号、伪随机序列和信道的统计特性,推导出接收信号的数学期望和方差,并给出了正确检测时各参数间的约束关系。最后,通过仿真实验验证了以上结论的正确性。
- 马文君陈砚圃高悦闵刚
- 关键词：扩频音频信号伪随机序列
- 分段声码器中的语音分段算法研究
- 分段声码器是一种高效的低速语音编码方法,在低于600bps极低速率语音编码领域占据重要地位。文中针对分段声码器实现的关键技术语音分段方法进行了研究,提出了一种分段新算法。该算法定义了一种新的距离侧度──夹角距离,在此基础...
- 闵刚蒋永生杨吉斌张雄伟
- 关键词：语音分段动态规划低速语音编码
- 用于无监督语音降噪的听觉感知鲁棒主成分分析法被引量：4
- 2017年
- 针对现有稀疏低秩分解语音降噪方法对人耳听觉感知特性应用不充分、语音失真易被感知的问题,提出了一种用于语音降噪的听觉感知鲁棒主成分分析法。由于耳蜗基底膜对于频率感知具有非线性特性,该方法采用耳蜗谱图作为语噪分离的基础。此外,选用符合人耳听觉感知特性的板仓-斋田距离度量作为优化目标函数,在稀疏低秩建模过程中引入非负约束以使分解分量更符合实际物理含义,并在交替方向乘子法框架下推导了具有闭合解形式的迭代优化算法。文中方法在语音降噪时是完全无监督的,无需预先训练语音或噪声模型。多种类型噪声和不同信噪比条件下的仿真实验验证了该方法的有效性,噪声抑制效果较目前同类算法更为显著,且降噪后语音的可懂度和总体质量有所提高、至少相当。
- 闵刚邹霞韩伟张雄伟谭薇
- 关键词：主成分分析法语音降噪听觉感知鲁棒噪声模型
- 基于字典学习的LSP参数稀疏表示及性能分析
- 2014年
- 为了研究LSP的稀疏表示方法,高效量化LSP参数,基于字典学习对LSP参数进行稀疏表示,并采用MOD和K-SVD算法训练参数字典,以平均谱失真和均方根误差为准则,通过仿真实验分析了算法的有效性,得出了字典学习时的稀疏度、原子个数等关键参数选取的原则。对比训练和测试LSP参数均方根误差性能曲线发现:随着稀疏度的增加,LSP参数字典外推能力增强,对训练集外参数稀疏表示性能恶化逐步减弱。
- 闵刚张雄伟杨吉斌陈砚圃
- 关键词：线谱对字典学习语音编码
- 稀疏卷积非负矩阵分解的语音增强算法被引量：13
- 2014年
- 鉴于卷积非负矩阵分解在语音增强算法中的成功应用,进一步考虑语音信号在时频域的稀疏性,提出了稀疏卷积非负矩阵分解(Sparse convolutive nonnegative matrix factorization,SCNMF)的语音增强算法。该算法包括训练和增强两个阶段。训练阶段通过SCNMF算法分别对纯净语音和噪声的频谱进行训练,得到纯净语音和噪声字典,并将其作为增强阶段的先验信息。增强阶段首先通过SCNMF算法对带噪语音的频谱进行分解,然后利用纯净语音和噪声联合字典以及相应的迭代公式对语音编码矩阵进行估计,重构增强语音。通过实验仿真分析了稀疏因子对增强语音质量的影响。实验结果表明,在非平稳噪声和低信噪比条件下,本文算法增强效果均优于多带谱减、非负矩阵分解和卷积非负矩阵分解等传统的算法。
- 张立伟贾冲张雄伟闵刚曾理
- 关键词：语音增强非负矩阵
- 基于线性预测分析和差分变换的语音信号压缩感知被引量：6
- 2012年
- 在压缩感知研究中,信号在不同变换下的稀疏域好坏是影响信号重构性能的重要因素。该文基于语音信号的线性预测分析(LPC),提出一种结合了LPC分析和差分变换的语音稀疏化联合变换方法,通过正交匹配追踪算法(OMP)优化算法重构语音信号,与FFT和LPC两种稀疏化方法进行了对比分析。实验表明,在压缩比大于0.4时,联合变换法重构的语音信号性能明显优于另外两种方法。也即在相同重构性能并兼顾语音质量的情况下,联合变换法具有较小的压缩比,因而具有较好的压缩性能。采用PESQ语音质量评测方法对3种稀疏化算法重构的语音进行平均意见值(MOS)对比,联合变换法也具有较好的性能。
- 高悦陈砚圃闵刚杜佳
- 关键词：压缩感知稀疏性线性预测系数正交匹配追踪
- 改进贝叶斯非负矩阵分解的语音增强算法被引量：2
- 2015年
- 为了进一步提高增强语音的质量,基于传统的贝叶斯非负矩阵分解语音增强算法,考虑语音帧内原子间的相关性,提出了一种新的改进贝叶斯非负矩阵分解语音增强算法。该算法可分为训练和增强2个阶段:训练阶段利用该算法分别对纯净语音和噪声进行训练,得到纯净语音和噪声字典;增强阶段利用训练得到的纯净语音和噪声字典组成的联合字典结合,计算带噪语音时变增益,并利用最小均方误差估计得到增强语音频谱,进而重构增强语音。实验结果表明,该算法的对数频谱距离值和主观语音质量评估打分均优于非负矩阵分解(NMF)和贝叶斯非负矩阵分解(BNMF)等传统的语音增强算法,特别是在低信噪比条件下,该算法增强的效果更佳。
- 张立伟张雄伟胡永刚闵刚李轶南
- 关键词：语音增强
