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Speech enhancement based on wavelet packet of an improved principal component analysis

机译：基于小波包的语音增强改进主成分分析

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In this paper, we propose a single-channel speech enhancement method, based on the combination of the wavelet packet transform and an improved version of the principal component analysis (PCA). Our method integrates ability of PCA to de-correlate the coefficients by extracting a linear relationship with what of wavelet packet analysis to derive feature vectors used for speech enhancement. This allows us to operate with a convenient shrinkage function on these new coefficients, removing the noise without degrading the speech. Then, the enhanced speech obtained by the inverse wavelet packet transform is decomposed into three subspaces: low rank, sparse, and the remainder noise components. Finally, we calculate the components as a segregation problem. The performance evaluation shows that our method provides a higher noise reduction and a lower signal distortion even in highly noisy conditions without introducing artifacts.
机译：在本文中，我们提出了一种基于小波包变换和主成分分析（PCA）改进版本相结合的单通道语音增强方法。我们的方法通过提取与小波包分析的线性关系来提取语音增强所使用的特征向量，从而整合了PCA消除系数相关性的能力。这使我们能够在这些新系数上使用便捷的收缩功能进行操作，从而在不降低语音质量的情况下消除了噪声。然后，通过逆小波包变换获得的增强语音被分解为三个子空间：低秩，稀疏和其余噪声分量。最后，我们将组件计算为隔离问题。性能评估表明，即使在高噪声条件下，我们的方法也可以提供更高的降噪效果和更低的信号失真，而不会引入伪影。

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