【摘要】：提出一種基于基頻狀態(tài)和幀間相關(guān)性的單通道混合語音分離算法.首先,從混合語音中提取2個源語音的基頻進行狀態(tài)編碼,基于編碼的基頻狀態(tài)構(gòu)造自適應(yīng)字典,并通過引入基頻信息在字典層面對各源語音信號進行區(qū)分.然后,采用頻繁模式挖掘算法,提取基頻狀態(tài)為1時字典的頻繁1項子集,縮減字典尺寸.最后,以基于正交匹配追蹤的分離語音為基礎(chǔ),檢測分離效果差的混合語音幀,搜索與其相關(guān)度最高的平移后的鄰近分離語音幀進行疊加,并采用軟掩蔽方法進行第二次分離校正.仿真實驗結(jié)果表明,該算法獲取的分離語音信噪比優(yōu)于現(xiàn)有的2種經(jīng)典語音分離算法,并且該算法采用頻繁模式挖掘算法大大減小了運算量.
[Abstract]:A single channel hybrid speech separation algorithm based on fundamental frequency state and inter-frame correlation is proposed. Firstly, two sources of speech are extracted from the mixed speech for state coding, and an adaptive dictionary is constructed based on the encoding of the fundamental frequency state, and the source speech signals are distinguished at the dictionary level by introducing the fundamental frequency information. Then, a frequent subset of 1 dictionary is extracted by using frequent pattern mining algorithm, and the size of dictionary is reduced. Finally, based on the separated speech based on orthogonal matching tracking, the mixed speech frames with poor separation effect are detected, and the adjacent separated speech frames with the highest correlation are searched for superposition. The second separation correction is carried out by soft masking method. The simulation results show that the SNR obtained by this algorithm is better than that of the two classical speech separation algorithms, and the algorithm uses frequent pattern mining algorithm to greatly reduce the computational complexity.
【作者單位】： 東南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;南京農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61302152,61201345,61271240) 現(xiàn)代信息科學(xué)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)北京市重點實驗室開放課題資助項目(XDXX1308)
【分類號】：TN912.3

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 郭海燕;楊震;朱衛(wèi)平;;一種新的基于稀疏分解的單通道混合語音分離方法[J];電子學(xué)報;2012年04期

【共引文獻】

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1 吳春;梁正友;;基于聚類的雙說話人混合語音分離[J];計算機與現(xiàn)代化;2014年04期

2 湯俊杰;李輝;戴旭初;;實現(xiàn)單通道MPSK信號盲分離的MCMC新算法[J];信號處理;2014年11期

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1 王雨;基于計算聽覺場景分析的單通道語音分離研究[D];華東理工大學(xué);2013年

2 胡琦;基于計算聽覺場景分析的單信道語言分離[D];北京交通大學(xué);2014年

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1 李曉明;基于能量解調(diào)的油氣水三相流氣液相流速測量方法研究[D];燕山大學(xué);2013年

2 張欣;基于CASA的語音分離技術(shù)及應(yīng)用研究[D];山東師范大學(xué);2014年

3 張暉;層疊與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究及其在語音分離中的應(yīng)用[D];內(nèi)蒙古大學(xué);2014年

4 吳春;基于計算聽覺場景分析的雙說話人混合語音分離研究[D];廣西大學(xué);2014年

5 楊洪飛;基于樣本平衡化和遷移成分分析的音頻場景識別[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

【二級參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 石光明;劉丹華;高大化;劉哲;林杰;王良君;;壓縮感知理論及其研究進展[J];電子學(xué)報;2009年05期

2 孫玉寶;吳敏;韋志輝;肖亮;馮燦;;基于稀疏表示的腦電棘波檢測算法研究[J];電子學(xué)報;2009年09期

3 郭海燕;楊震;;基于近似KLT域的語音信號壓縮感知[J];電子與信息學(xué)報;2009年12期

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 何清波;孔凡讓;馮志華;張志偉;朱忠奎;;盲卷積信號的一種高效分離算法[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報;2006年01期

2 任智源;張海林;李釗;呂波;;一種基于分離算法記憶效應(yīng)的預(yù)失真技術(shù)[J];山西電子技術(shù);2007年01期

3 林航;胡林豐;王鵬飛;湯俊杰;;基于最大信噪比的帶噪測控信號分離算法[J];航天電子對抗;2011年03期

4 張俊濤,于海勛;有理分式展開為部分分式的逐項分離算法[J];西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報;2005年03期

5 趙立權(quán);蔡幫貴;;改進的擴展互信息分離算法[J];電訊技術(shù);2013年04期

6 劉柳;馬秀榮;吳永超;張俊生;;基于能量分離算法的多分量線性調(diào)頻信號頻率估計[J];天津理工大學(xué)學(xué)報;2011年02期

7 劉相濱,鄒北驥,胡峰松;基于邊界剝離的細(xì)胞圖象分離算法[J];中國圖象圖形學(xué)報;2002年03期

8 唐莉萍;曾培峰;張樂;;基于距離變換剝離的黏連纖維圖像分離算法[J];東華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2009年05期

9 余桐奎;王曉峰;韓德寶;張國鋒;;基于獨立分量的信號分離算法研究[J];測控技術(shù);2012年04期

10 湯政;;歌唱人聲分離算法改進研究[J];電聲技術(shù);2013年12期

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1 李勇軍;蔡皖東;;一種基于Clark-Wilson模型的職責(zé)分離算法及應(yīng)用[A];全國網(wǎng)絡(luò)與信息安全技術(shù)研討會’2004論文集[C];2004年

2 唐世浩;李小文;王錦地;孫睿;張麗華;;基于訂正ALPHA差值譜的MODIS溫度/發(fā)射率分離算法[A];第十五屆全國遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會論文摘要集[C];2005年

3 肖志;于鳳芹;李玉;;基于Windows Vista的TTS系統(tǒng)實現(xiàn)[A];第二十六屆中國控制會議論文集[C];2007年

4 丁慧;盧晶;沈春華;徐柏齡;;一種改進的自適應(yīng)語音分離算法[A];中國聲學(xué)學(xué)會2001年青年學(xué)術(shù)會議[CYCA'01]論文集[C];2001年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 程皓;低截獲直擴信號參數(shù)盲估計方法研究[D];電子科技大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前8條

1 趙祖云;交叉及粘連物體的分離算法研究[D];東華大學(xué);2010年

2 陸春華;KTRP核心樹融合與分離算法設(shè)計[D];電子科技大學(xué);2006年

3 張華;非平穩(wěn)寬帶有色信號盲卷積分離算法的研究[D];西安電子科技大學(xué);2006年

4 廖理;基于ICA和矩陣分解的單通道數(shù)字調(diào)制信號分離算法研究[D];電子科技大學(xué);2013年

5 李冰;PAL制電視信號的亮色分離算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2013年

6 談華f，

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