[發明專利]基于約束低秩與稀疏分解的子空間語音增強方法

在審

• 申請號: 201810695775.3
• 申請日: 2018-06-29
• 公開（公告）號: CN108899045A
• 公開（公告）日: 2018-11-27
• 發明（設計）人: 莊遷政;李曉東;原帥;王文豪;胡墨;裘旭益;岳新啟;孫成立
• 申請（專利權）人: 中國航空無線電電子研究所
• 主分類號: G10L21/0224
• 分類號: G10L21/0224;G10L21/0272
• 代理公司: 上海和躍知識產權代理事務所(普通合伙) 31239
• 代理人: 楊慧

1.一種基于約束低秩與稀疏分解的子空間語音增強方法，包括如下步驟：

(1)對含噪語音進行分幀；

(2)對每一幀含噪語音，在時域上構造帶噪矩陣Y：

其中：帶噪矩陣Y為((N-M+1)×M)維的Toeplitz矩陣，y()為含噪語音，N為一幀含噪語音中的樣本數，M為調節因子；

(3)對帶噪矩陣Y進行SVD分解，根據SVD分解結果，利用合成分析法來確定純凈語音的有效秩P；

(4)對帶噪矩陣Y進行低秩和稀疏矩陣分解，得到低秩矩陣和稀疏矩陣，其分解公式為：

Y＝L+S+R,rank(L)≤P，L≥0，S≥0

其中：L為低秩語音矩陣，S為稀疏噪聲矩陣，R為殘差矩陣，rank(L)為L的秩；

(5)對得到的L的對角線進行平均運算，從中提取增強信號x(n)；

(6)對每一幀迭代重復上面的步驟，達到迭代次數后輸出語音信號。

2.根據權利要求1所述一種基于約束低秩與稀疏分解的子空間語音增強方法，其特征在于所述步驟(3)求取純凈語音有效秩的具體步驟如下：

3.1)首先對帶噪矩陣Y進行SVD分解，得到帶噪矩陣Y的奇異值δ_yi(i＝1,2,3...M)，計算含噪語音的能量y²：然后對靜音段噪聲矩陣D進行SVD分解，得到奇異值δ_di(i＝1,2,3...M)，計算噪聲能量

3.2)計算秩k近似合成信號

3.3)計算其中E_k表示含噪語音能量E[y²]與其秩k近似合成信號能量之差。

3.4)如果E_k小于停止迭代，輸出k，使P＝k，表示純凈語音的有效秩；否則跳到步驟3.2)，k＝k+1,繼續執行迭代過程。

3.根據權利要求1所述一種基于約束低秩與稀疏分解的子空間語音增強方法，其特征在于所述步驟(4)中對帶噪矩陣Y進行低秩和稀疏矩陣分解的步驟如下：

4.1)初始化：X₀＝Y，L₀＝S₀＝0，L∈R^(N-M+1)×M,S∈R^(N-M+1)×M，||S||₀為S中非0元素的個數，P表示L矩陣的秩約束上限；

迭代次數i＝1；最大迭代次數imax＝50；誤差閥值δ＝10^-2；

4.2)更新低秩矩陣L_i:(U,S,V)＝SVD(X_i-1)，L_i＝U_iS_iV_i^T，S_i∈R^P×P,U_i∈R^(N-M+1)×P，V_i∈R^P×M，

其中L_i是經過第i次迭代L的估計值，矩陣SVD分解后，只取前P個最大的奇異值，重組后得到L矩陣；

4.3)使用軟門限算子更新稀疏矩陣S_i：

其中符號表示矩陣對應位置元素乘積，λ是與噪聲水平有關的門限常數。

4.4)更新疊加矩陣：X_i＝L_i+S_i，

4.5)如果i達到最大迭代次數imax或者停止迭代，輸出L和S的估計值，否則i＝i+1，跳到步驟4.2)，繼續執行迭代過程。