【摘 要】
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An improved speech enhancement method based on sparse representation of spec-tral features is proposed from the perspective of dual dictionary learning,noise power spectrum estimation and speech amplitude spectrum reconstruction.In the dictionary learning
【机 构】
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School of Electronic and Information Engineering,Soochow University Suzhou 215006
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An improved speech enhancement method based on sparse representation of spec-tral features is proposed from the perspective of dual dictionary learning,noise power spectrum estimation and speech amplitude spectrum reconstruction.In the dictionary learning stage,the power spectrum and amplitude spectrum features are combined,and the discriminative dictionary learning method is used to reduce the coherence of the speech dictionary and the noise dictionary.In the speech enhancement stage,a noise power spectrum estimation method is proposed to track and estimate the nonstationary noise.Considering the inconsistency be-tween the amplitude spectrum and the power spectrum characteristics for different noises,the corresponding reconstruction weight coefficient is designed.The two-channel signals recovered from the amplitude spectrum and the power spectrum are adaptively weighted,and the en-hanced speech signal is obtained by combining the phase compensation function.As shown in experimental results,compared with the single spectral feature speech enhancement method,the proposed method improves the performance of speech enhancement method by 31.6％on average under stationary and nonstationary noise environments.
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