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針對非負矩陣分解(NMF)語音增強算法在低信噪比(SNR)非穩定環境下存在噪聲殘留的問題，提出一種基于感知掩蔽的重構NMF( PM-RNMF)單通道語音增強算法。首先,將心理聲學掩蔽特性應用于NMF語音增強算法中;其次,對不同頻率位采用不同的掩蔽閾值,建立自適應感知掩蔽增益函數,通過閾值約束殘余噪聲能量和語音失真能量;最后,結合語音存在概率(SPP)進行感知增益修正,重構NMF算法,以此建立新的目標函數。仿真結果表明,在不同SNR的3種非穩定噪聲環境下，與NMF、重構NMF(RNMF)、感知掩蔽深度神經網絡(PM-DNN)算法相比，PM-RNMF算法的感知語音質量評估( PESQ)平均值分別提高了0. 767、0.474、0.162,信源失真比(SDR)平均值分別提高了2.785、1.197、0. 948。實驗結果表明,無論是在低頻還是高頻PM-RNMF有更好的降噪效果。
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