本文關(guān)鍵詞：基于雙耳空間信息的語音分離研究

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【摘要】：語音分離技術(shù)尤其是基于人耳聽覺的語音分離技術(shù),在語音增強(qiáng)、語音識別和助聽器等語音信號處理領(lǐng)域具有重要的地位。本文以雙耳空間信息為基礎(chǔ),結(jié)合語音信號的稀疏性,提出了兩種基于雙耳定位的語音分離方法：基于時頻掩蔽的語音分離和基于壓縮感知的語音分離。對于基于空間信息的多聲源混合語音分離,論文主要做了以下幾方面的工作：(1)分析了雙耳定位的語音分離的研究思路�？臻g聽覺是人耳聽覺的一個重要特性,多聲源環(huán)境下,人耳聽覺系統(tǒng)首先整合聲源的空間信息,經(jīng)由大腦的中樞神經(jīng),進(jìn)行定位及分離,本文根據(jù)該特性,提出了先通過雙耳定位算法對多聲源進(jìn)行定位,再根據(jù)定位結(jié)果進(jìn)行語音分離的思路。(2)研究了雙耳多聲源定位算法。通過對耳間時間差和耳間強(qiáng)度差兩個聲源定位線索進(jìn)行模型訓(xùn)練,建立方位映射模型,將多聲源混合語音進(jìn)行參數(shù)提取,通過耳間時間差與耳間強(qiáng)度差的聯(lián)合判定,獲取多聲源定位結(jié)果,包括聲源個數(shù)及其對應(yīng)的水平面上的角度。實驗結(jié)果表明,該定位算法對單聲源至多聲源定位有較高的定位準(zhǔn)確度。(3)提出了基于雙耳定位結(jié)果的時頻掩蔽語音分離算法。在多聲源環(huán)境下,在頻域的同一頻點,能量最大的聲源將掩蔽其它能量較小的聲源,最終只有一個信號占主導(dǎo),本文依據(jù)語音信號的頻域稀疏性,根據(jù)聲源定位的結(jié)果,將所有時頻點都劃分為離該時頻點距離最近的聲源,將每個聲源所劃分到的時頻點進(jìn)行時域轉(zhuǎn)換,獲得該聲源的分離信號。基于雙耳定位的時頻掩蔽語音分離其實驗結(jié)果要明顯優(yōu)于同類算法。(4)提出了基于雙耳定位結(jié)果的壓縮感知語音分離算法。本文分析了基于雙耳的多聲源混合模型,其形式與基本的壓縮感知模型是相一致的,因此,本文利用雙耳定位結(jié)果、聲源的字典信息和混合語音構(gòu)建出壓縮感知模型,采用正交匹配追蹤算法對多聲源混合語音進(jìn)行重構(gòu),實驗結(jié)果表明,語音分離指標(biāo)SIR、SNR與時頻掩蔽方法相比獲得有效提高。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN912.3

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