基于卷积非负矩阵部分联合分解的强噪声单声道语音分离

• 作 者: 董兴磊 胡英 黄浩 吾守尔·斯拉木
• 机 构: 新疆大学信息科学与工程学院,新疆大学多语种信息技术实验室
• 出 处: 自动化学报
• 发表日期: 2020年6期
• 关键词: 卷积非负矩阵分解 非负矩阵部分联合分解 语音分离 强噪声 单声道 Convolutive nonnegative matrix factorization(CN
• 基金项目: 国家自然科学基金(61761041,61663044),国家自然科学基金青年基金(61603323),新疆维吾尔自治区自然科学基金(2016D01C061),新疆大学自然科学基金(BS160239),新疆自治区高校科研计划项目(XJ EDU2017T002)资助

非负矩阵部分联合分解(Nonnegative matrix partial co-factorization,NMPCF)将指定源频谱作为边信息参与混合信号频谱的联合分解,以帮助确定指定源的基向量进而提高信号分离性能.卷积非负矩阵分解(Convolutive nonnegative matrix factorization,CNMF)采用卷积基分解的方法进行矩阵分解,在单声道语音分离方面取得较好的效果.为了实现强噪声条件下的语音分离,本文结合以上两种算法的优势,提出一种基于卷积非负矩阵部分联合分解(Con