本文關(guān)鍵詞：單通道語音分離關(guān)鍵技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 計算聽覺場景 語音分離 音質(zhì)客觀評價算法 基音跟蹤

【摘要】：隨著智能手機的普及,人機語音交互技術(shù)又一次迎來了發(fā)展的機會,如何讓人機語音交互變得方便高效成為近年來的研究熱點。語音分離作為人機語音交互技術(shù)中的核心問題,是自動語音識別、語言自動翻譯、說話者識別等技術(shù)的有力支撐。由于很多人機語音交互的實際應(yīng)用場景中只有一個語音輸入設(shè)備,單通道語音分離技術(shù)受到許多研究人員的關(guān)注。以聽覺場景分析理論為基礎(chǔ),研究人員提出了基于計算聽覺場景分析的單通道語音分離系統(tǒng)。這種語音分離系統(tǒng)的處理過程與人類聽覺系統(tǒng)感知語音信號的過程類似,經(jīng)過不斷的改進,取得了較好的分離效果。本文對計算聽覺場景分析的相關(guān)理論和算法進行了研究,詳細的介紹了目前比較先進的Hu-Wang系統(tǒng)。并在Hu-Wang提出的單通道語音分離系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,提出了一些改進方法,本文主要的創(chuàng)新點如下:1.本文通過使用數(shù)學形態(tài)學圖像處理技術(shù),對CASA系統(tǒng)進行初步濁音分段得到的二值掩碼圖進行了改進。傳統(tǒng)的CASA系統(tǒng)使用固定的閾值來進行濁音的初步分段,導致得到的二值掩碼圖中包含了殘余的噪聲和破損的語音。CASA系統(tǒng)后續(xù)的基音檢測和組合過程都是以這個二值掩碼圖為基礎(chǔ)的,不準確的二值掩碼圖會嚴重的影響CASA系統(tǒng)的語音分離結(jié)果。本文利用數(shù)學形態(tài)學圖像處理技術(shù),在二值掩碼圖的高頻區(qū)域利用開運算消除噪聲,在低頻區(qū)域利用閉運算修補目標語音。實驗表明,該方法能有效的提高初步濁音分段結(jié)果中目標語音信號的比例。2.針對Hu-wang串聯(lián)語音分離系統(tǒng)在控制迭代過程中的不足,本文提出了一種基于語音客觀評價算法改進迭代過程的方法。具體的做法是,對每一次迭代的結(jié)果,都經(jīng)過后續(xù)的處理過程形成語音文件,將語音文件進行p.563語音質(zhì)量檢測,通過語音質(zhì)量檢測的結(jié)果來決定是否需要再次進行迭代。實驗證明利用語音客觀評價方法控制迭代流程要比傳統(tǒng)方式更好。第一,客觀語音質(zhì)量評價算法可以根據(jù)每次迭代后目標語音的MOS-LQP評分值來控制迭代過程,讓整個語音分離系統(tǒng)能夠適用于不同的使用場景和不用的需求。第二,Hu-Wang系統(tǒng)中將數(shù)據(jù)是否收斂作為終止迭代系統(tǒng)的一個指標,而語音的客觀評價標準比這個指標更具有權(quán)威性,更適合用來控制迭代流程。
【關(guān)鍵詞】：計算聽覺場景 語音分離 音質(zhì)客觀評價算法 基音跟蹤
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN912.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 選題背景及研究意義10
• 1.2 單通道語音分離技術(shù)的發(fā)展10-13
• 1.2.1 基于CASA的語音分離技術(shù)10-12
• 1.2.2 基于頻譜分解法的語音分離技術(shù)12-13
• 1.2.3 基于模型的語音分離技術(shù)13
• 1.3 本文主要工作13-14
• 1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排14-15
• 第二章 計算聽覺場景分析理論概述15-24
• 2.1 人耳的聽覺感知系統(tǒng)15-16
• 2.2 語音的聽覺特性16-18
• 2.2.1 清、濁音與基音周期16-17
• 2.2.2 聲音的掩蔽效應(yīng)17-18
• 2.3 CASA系統(tǒng)的基本原理和目標18-20
• 2.3.1 CASA系統(tǒng)的基本原理18
• 2.3.2 CASA系統(tǒng)的目標18-20
• 2.4 CASA系統(tǒng)的分類20-21
• 2.4.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動型CASA系統(tǒng)20
• 2.4.2 圖式驅(qū)動型CASA系統(tǒng)20-21
• 2.5 CASA單通道語音系統(tǒng)的難點21-22
• 2.6 CASA語音分離系統(tǒng)的應(yīng)用前景22-24
• 第三章 一個典型的CASA系統(tǒng)24-42
• 3.1 聽覺前端處理24-26
• 3.2 特征提取26-29
• 3.2.1 自相關(guān)圖及其包絡(luò)圖26-29
• 3.2.2 信道之間的相關(guān)性29
• 3.3 分段29-31
• 3.3.1 清音語音的分段30
• 3.3.2 濁音語音的分段30-31
• 3.4 基音檢測31-39
• 3.4.1 給定目標語音基音情況下檢測IBM32-35
• 3.4.2 給定IBM情況下進行基音檢測35-37
• 3.4.3 迭代過程37-39
• 3.5 時-頻單元標注與組合39-42
• 第四章 基于數(shù)學形態(tài)學圖像處理的初步濁音分段42-60
• 4.1 引言42-43
• 4.2 數(shù)學形態(tài)學圖像處理簡介43-46
• 4.2.1 結(jié)構(gòu)元素43
• 4.2.2 腐蝕運算43-45
• 4.2.3 膨脹運算45-46
• 4.3 基于數(shù)學形態(tài)圖像處理的濁音分段46-50
• 4.3.1 開運算濾除噪聲47-48
• 4.3.2 閉運算修補語音信號48-50
• 4.4 算法實現(xiàn)與評估50-58
• 4.4.1 算法實現(xiàn)50-55
• 4.4.2 算法評估55-58
• 4.5 本章小結(jié)58-60
• 第五章 基于單端客觀語音測量算法的CASA系統(tǒng)60-73
• 5.1 引言60
• 5.2 語音質(zhì)量評價60-63
• 5.3 基于單端語音測量算法對CASA系統(tǒng)的改進63-65
• 5.3.1Hu-Wang串聯(lián)語音分離系統(tǒng)的迭代過程63-64
• 5.3.2 基于語音客觀評價方法改進串聯(lián)語音分離系統(tǒng)的迭代過程64-65
• 5.4 算法實現(xiàn)與評估65-71
• 5.4.1 基于語音客觀評價方法改進串聯(lián)語音分離系統(tǒng)的實現(xiàn)65-69
• 5.4.2 算法的評估69-71
• 5.5 本章小結(jié)71-73
• 第六章 總結(jié)與展望73-75
• 6.1 全文研究工作總結(jié)73
• 6.2 展望73-75
• 致謝75-76
• 參考文獻76-79
• 攻碩期間取得的成果79-80

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