發(fā)布時(shí)間：2017-11-29 01:15

  本文關(guān)鍵詞：基于雙耳空間信息的語(yǔ)音分離研究

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【摘要】：語(yǔ)音分離技術(shù)尤其是基于人耳聽(tīng)覺(jué)的語(yǔ)音分離技術(shù),在語(yǔ)音增強(qiáng)、語(yǔ)音識(shí)別和助聽(tīng)器等語(yǔ)音信號(hào)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(yǔ)音信號(hào)的稀疏性,提出了兩種基于雙耳定位的語(yǔ)音分離方法：基于時(shí)頻掩蔽的語(yǔ)音分離和基于壓縮感知的語(yǔ)音分離。對(duì)于基于空間信息的多聲源混合語(yǔ)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(yǔ)音分離的研究思路。空間聽(tīng)覺(jué)是人耳聽(tīng)覺(jué)的一個(gè)重要特性,多聲源環(huán)境下,人耳聽(tīng)覺(jué)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(guò)雙耳定位算法對(duì)多聲源進(jìn)行定位,再根據(jù)定位結(jié)果進(jìn)行語(yǔ)音分離的思路。(2)研究了雙耳多聲源定位算法。通過(guò)對(duì)耳間時(shí)間差和耳間強(qiáng)度差兩個(gè)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(yǔ)音進(jìn)行參數(shù)提取,通過(guò)耳間時(shí)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(gè)數(shù)及其對(duì)應(yīng)的水平面上的角度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該定位算法對(duì)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(shí)頻掩蔽語(yǔ)音分離算法。在多聲源環(huán)境下,在頻域的同一頻點(diǎn),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(gè)信號(hào)占主導(dǎo),本文依據(jù)語(yǔ)音信號(hào)的頻域稀疏性,根據(jù)聲源定位的結(jié)果,將所有時(shí)頻點(diǎn)都劃分為離該時(shí)頻點(diǎn)距離最近的聲源,將每個(gè)聲源所劃分到的時(shí)頻點(diǎn)進(jìn)行時(shí)域轉(zhuǎn)換,獲得該聲源的分離信號(hào)�；陔p耳定位的時(shí)頻掩蔽語(yǔ)音分離其實(shí)驗(yàn)結(jié)果要明顯優(yōu)于同類(lèi)算法。(4)提出了基于雙耳定位結(jié)果的壓縮感知語(yǔ)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(yǔ)音構(gòu)建出壓縮感知模型,采用正交匹配追蹤算法對(duì)多聲源混合語(yǔ)音進(jìn)行重構(gòu),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,語(yǔ)音分離指標(biāo)SIR、SNR與時(shí)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN912.3

【相似文獻(xiàn)】

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