Resumen

Los algoritmos de mejora de voz de un solo micrófono mediante el uso de factorización de matrices no negativas solo pueden utilizar la diversidad temporal y espectral de la señal recibida, lo que hace que el rendimiento de la supresión de ruido degenere rápidamente en un entorno complejo. Los arreglos de micrófonos tienen selección espacial y alta ganancia de señal, por lo que se aplican a condiciones de ruido adversas. En este artículo, presentamos un nuevo algoritmo de mejora de voz basado en dos micrófonos con factorización de matrices no negativas. La característica intercanal de cada base de factorización de matriz no negativa puede ser modelada por el método adoptado, como las relaciones de amplitud y las diferencias de fase entre canales. Los resultados del experimento confirman que el algoritmo propuesto es superior a otros algoritmos de mejora de voz de doble micrófono.

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Mejora del habla; Algoritmos; Factorización de matrices no negativas; Matrices de micrófono; Supresión de ruido; Micrófono doble
• Keywords:Speech enhancement; Algorithms; Nonnegative matrix factorization; Microphone arrays; Noise suppression; Dual-microphone