基于稀疏表示的准干净语音构造在复杂环境下的语音质量评估

提出了一种用于复杂环境的非侵入式语音质量评估方法。 在提出的方法中,提出了一种新的基于稀疏表示的语音重构算法,以从噪声衰减信号中获取准纯净语音。 首先,通过K奇异值分解算法学习了干净语音功率谱的超完备字典。 然后在稀疏表示阶段,根据估计的互相关和经后验SNR加权因子调整后的噪声谱,自适应地实现了停止残留误差,并采用正交匹配追踪法重建了清晰的语音谱。从嘈杂的演讲中。 准纯净语音被认为是对改进的PESQ感知模型的参考,并且通过准纯净语音与劣化语音之间的失真估计来获得嘈杂的劣化语音的平均意见得分。 实验结果表明,该方法在NOIZEUS复杂环境数据库上获得的相关系数为0.925,与侵入式标准ITU-T PESQ的性能相似度为99%,并且比非侵入式标准ITU-T P的性能高7.1%。 563。