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Enhanced Frequency-Domain Frost Algorithm Using Conjugate Gradient Techniques for speech Enhancement

Journal of Electronic Science and Technology 2012年第2期10卷 158-162页

作者： Shengkui Zhao Douglas L. Jones Advanced Digital Sciences Center Singapore 138632 Singapore Department of Electrical and Computer Engineering University of Illinois at Urbana-Champaign Illinois USA

In this paper, the frequency-domain Frost algorithm is enhanced by using conjugate gradient techniques for speech enhancement. Unlike the non-adaptive approach of computing the optimum minimum variance distortionless response （MVDR） solution with the correlation matrix inversion, the Frost algorithm implementing the stochastic constrained least mean square （LMS） algorithm can adaptively converge to the MVDR solution in mean-square sense, but with a very slow convergence rate. In this paper, we propose a frequency-domain constrained conjugate gradient （FDCCG） algorithm to speed up the convergence. The devised FDCCG algorithm avoids the matrix inversion and exhibits fast convergence. The speech enhancement experiments for the target speech signal corrupted by two and five interfering speech signals are demonstrated by using a four-channel acoustic-vector-sensor （AVS） micro-phone array and show the superior performance.

关键词： Adaptive gence correlation speech arrays. signal processing conver- enhancement microphone

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