面向语音增强的约束序贯高斯混合模型噪声功率谱估计

作     者：许春冬 张震 战鸽 应冬文 李军锋 颜永红 XU Chundong;ZHANG Zhen;ZHAN Ge;YING Dongwen;LI Junfeng;YAN Yonghong

作者机构：江西理工大学信息工程学院赣州341000 北京理工大学多元信息系统实验室北京100081 中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室北京100190 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100029 

出 版 物：《声学学报》 (Acta Acustica)

年 卷 期：2017年第42卷第5期

页      面：633-640页

核心收录：

学科分类：0711[理学-系统科学] 1002[医学-临床医学] 07[理学] 0702[理学-物理学] 

基　　金：江西省教育厅科技项目(GJJ150681) 江西理工大学自然科学基金项目(NSFJ2015-G21) 国家重点基础研究发展计划项目(2013CB329302) 国家自然科学基金项目(61271426,10925419,90920302,61072124,11074275,11161140319,91120001) 中国科学院战略性先导科技专项(XDA06030100,XDA06030500) 中国科学院重点部署项目(KGZD-EW-103-2)资助 

主　　题：高斯混合模型 噪声功率谱 功率谱估计 语音增强 序贯 最小描述长度准则 极大似然准则 语音信号 

摘      要：提出了一种基于极大似然的噪声对数功率谱估计方法,采用高斯混合模型对每一个频带上的功率谱包络构建统计模型,将时序包络划分为语音和非语音类,它们分别对应于高斯混合模型的两个高斯分量,描述语音和非语音的统计分布,其中非语音高斯分量的均值即为噪声功率谱的最优估计.采用序贯学习的方法,在极大似然准则下逐帧更新模型参数,并逐帧给出噪声功率谱的最优估计值。此外,由于序贯更新过程中语音信号长时缺失,容易导致模型失稳,提出了一种在线的最小描述长度准则(MDL)来判断语音信号是否长时缺失,从而保证了模型的稳定性.实验表明,算法性能整体优于经典的MS和IMCRA算法。