[发明专利]基于低秩与稀疏矩阵分解的单通道无监督语噪分离方法

权利要求书

1.一种基于低秩与稀疏矩阵分解的单通道无监督语噪分离方法，其特征在于从带噪语音中直接分离出纯净语音，包括如下步骤：

（1）利用短时傅里叶变换将带噪语音时域波形y(n)变换到时频域，得到带噪语音的幅度谱M；

（2）利用低秩与稀疏矩阵分解算法对带噪语音的幅度谱M进行分解，获得噪声的幅度谱L、语音的幅度谱S和残余噪声的幅度谱R，分解为如下形式：

M＝L+S+R,rank(L)≤r,card(S)≤c,

这里，称为低秩噪声矩阵，称为稀疏语音矩阵，称为残余噪声矩阵，rank(L)表示矩阵L的秩，card(S)表示矩阵S的势，即矩阵非零元素个数；

（3）使用短时傅里叶逆变换从语音的幅度谱S中重构出的纯净语音的时域波形

2.根据权利要求1所述的基于低秩与稀疏矩阵分解的单通道无监督语噪分离方法，其特征在于步骤（1）的处理过程为：

①对带噪语音信号y(n)进行分帧加窗处理，窗函数为Hamming窗，帧长为N，帧间移动长度为H，N取为2的整数次幂；

②对分帧后的语音帧进行K点离散傅里叶变换，获得语音的时频谱Y(k，t)，具体计算公式如下：

Y(k,t)=∑n=0K-1y(tH+n)h(n)e-j2πkn/K,0≤k≤K-1]]>

这里，k＝0,1,…,K-1表示离散频率点，K表示离散傅里叶变换时的频率点数，K＝N，t＝0,1,…,T-1表示帧序号，T是指对y(n)分帧后的总帧数，h(n)为Hamming窗函数；

③对频谱Y(k,t)取绝对值，则得到y(n)的幅度谱M，具体计算公式为如下：

M(k,t)＝|Y(k,t)|

至此，由M(k,t)元素组成K×T矩阵M即表示y(n)的幅度谱。