在現(xiàn)實(shí)生活的很多場景中,我們接收到的語音信號通常是受到污染的,這是由于空間中存在著各種干擾源和環(huán)境噪聲。在嚴(yán)重的情況下,語音質(zhì)量和可懂度可能會顯著降低,導(dǎo)致人類聽覺感受和自動語音識別性能變差。因此,在諸如助聽器,免提電話和智能會議系統(tǒng)等多種語音通信應(yīng)用中,就需要利用盲源分離技術(shù)從一個或多個觀測信號中有效的恢復(fù)出感興趣的源信號。其中,只有一路混合信號,而源信號個數(shù)不止一個的單通道盲語音分離問題一直是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。本文將重點(diǎn)研究單通道盲語音分離問題。近年來,自從壓縮感知理論被提出來之后,稀疏表示和字典學(xué)習(xí)理論在信號處理領(lǐng)域已成為研究的熱點(diǎn),特別是基于字典學(xué)習(xí)的單通道盲源分離問題受到廣泛關(guān)注�；谧值鋵W(xué)習(xí)的單通道語音分離通常單純地利用不同源信號的獨(dú)特性實(shí)現(xiàn)對混合語音的分離,存在一定的局限性。本文以稀疏表示和字典學(xué)習(xí)理論為基礎(chǔ),從源信號的自身特性出發(fā),分別對單通道下的說話人混合語音分離和語音降噪問題進(jìn)行研究,提出了改進(jìn)的的基于聯(lián)合字典的說話人混合語音分離和語音降噪算法。相關(guān)實(shí)驗(yàn)證明,與現(xiàn)有算法相比,本文所提算法具有一定的性能優(yōu)勢。總結(jié)一下,本文的主要研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:（1）介紹了盲源分離... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

基于本文算法分離說話人混合語音的示例

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種新的基于稀疏表示的單通道盲源分離算法[J]. 田元榮,王星,周一鵬.  電子與信息學(xué)報. 2017(06)
[2]信號壓縮重構(gòu)的正交匹配追蹤類算法綜述[J]. 楊真真,楊震,孫林慧.  信號處理. 2013(04)
[3]基于自適應(yīng)基追蹤去噪的含噪語音壓縮感知[J]. 孫林慧,楊震.  南京郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2011(05)
[4]壓縮感知理論及其研究進(jìn)展[J]. 石光明,劉丹華,高大化,劉哲,林杰,王良君.  電子學(xué)報. 2009(05)

博士論文
[1]有監(jiān)督學(xué)習(xí)條件下的單通道語音增強(qiáng)算法研究[D]. 張龍.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2017
[2]基于稀疏表示和字典學(xué)習(xí)的語音增強(qiáng)算法研究[D]. 鮑光照.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2015

碩士論文
[1]基于MFCC字典和SL0算法的語音壓縮感知研究[D]. 薛海雙.南京郵電大學(xué) 2017



本文編號：3101255