【摘要】：基于計(jì)算聽覺場(chǎng)景分析的語音分離技術(shù)在人工智能、機(jī)器感知和自動(dòng)語音分離等領(lǐng)域有著非常廣泛的應(yīng)用,逐漸成為人們研究的熱點(diǎn),尤其是噪聲環(huán)境下的語音信號(hào)分離最為困難。本文在基于計(jì)算聽覺場(chǎng)景分析的理論上,對(duì)噪聲環(huán)境下的混合語音信號(hào)分離進(jìn)行了研究,主要針對(duì)原有的利用雙耳時(shí)間差和雙耳強(qiáng)度差作為語音分離線索的混合語音分離系統(tǒng)存在的問題進(jìn)行了深入的研究與改進(jìn)。首先,本文提出了一種將基音周期性特征與雙耳時(shí)間差和雙耳強(qiáng)度差特征相結(jié)合的分離算法,并設(shè)計(jì)了雙重掩蔽模型。改進(jìn)后的算法利用了兩種語音分離線索,從兩個(gè)不同的角度對(duì)混合語音信號(hào)進(jìn)行分析處理,并經(jīng)過雙重掩蔽來實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)語音的純凈分離。其次,針對(duì)原有系統(tǒng)存在的掩蔽干擾聲音不徹底的問題,本文加入了以基音周期性特征作為語音分離線索的分離方法,同時(shí)設(shè)計(jì)出合理的初次掩蔽模型,將混合語音中的噪聲和雜音去除,并結(jié)合后續(xù)的二次掩蔽模型,達(dá)到了掩蔽更全面,去除干擾聲音更徹底的效果。再次,針對(duì)原有系統(tǒng)存在的對(duì)于相對(duì)時(shí)延較大的一路語音不能精確分離的問題,本文在基于雙耳時(shí)間差和雙耳強(qiáng)度差特征進(jìn)行混合語音分離的部分,對(duì)二次掩蔽模型進(jìn)行了重新的定義與改進(jìn),使系統(tǒng)分離目標(biāo)更加明確,能夠精確分離任意一路語音信號(hào)。最后,通過大量實(shí)驗(yàn)對(duì)改進(jìn)后的系統(tǒng)進(jìn)行了性能評(píng)估,并且與原有語音分離系統(tǒng)進(jìn)行了分析比較,能夠明顯的體現(xiàn)改進(jìn)系統(tǒng)的有效性和優(yōu)越性。改進(jìn)后的混合語音分離系統(tǒng)對(duì)語音與噪聲的分離、混疊語音的分離都是有效的,分離效果也有明顯提高。
[Abstract]:Speech separation technology based on computational auditory scene analysis has been widely used in artificial intelligence, machine perception and automatic speech separation, and has gradually become a hot research topic. Especially in noisy environment, speech signal separation is the most difficult. In this paper, based on the theory of computational auditory scene analysis, the mixed speech signal separation in noisy environment is studied. The existing problems of hybrid speech separation system using binaural time difference and binaural intensity difference as cues of speech separation are studied and improved deeply. Firstly, this paper proposes a separation algorithm which combines pitch periodicity with binaural time difference and binaural intensity difference, and designs a double masking model. The improved algorithm uses two kinds of speech separation cues to analyze and process the mixed speech signal from two different angles and realizes the pure separation of the target speech by double masking. Secondly, aiming at the problem of incomplete masking interference in the original system, this paper adds the pitch periodic feature as the separation method of speech separation clue, and designs a reasonable initial masking model. The noise and noise in the mixed speech are removed and combined with the subsequent secondary masking model to achieve a more comprehensive masking effect and a more thorough removal of the interference sound. Thirdly, aiming at the problem that the original system can not be separated accurately for a group of speech with relatively long time delay, this paper presents a method of mixed speech separation based on the features of binaural time difference and binaural intensity difference. The quadratic masking model is redefined and improved to make the separation target more clear and to separate any speech signal accurately. Finally, through a large number of experiments, the performance of the improved system is evaluated, and compared with the original speech separation system, it can obviously reflect the effectiveness and superiority of the improved system. The improved mixed speech separation system is effective for the separation of speech and noise, and the separation effect is also improved.
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN912.3

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本文編號(hào)：2416188