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基于多參考信號ICA的目標語音提取方法_王青云
正常人在嘈雜的環境中仍然能夠聽清自己感興趣的語音, 例如在在吵鬧的聚會上,很多人同時說話,人們仍然可以在干擾 聲中交談。如何模擬人耳的這種語音聚焦和提取能力至今仍然 是現代語音信號處理技術的難題。近年來,很多研究者利用獨立 分量分析 ICA(Independent Component Analysis, ICA)算法實現語 音分離和提取,但是這種算法對噪聲敏感,在實際環境中性能不 佳。另一些研究者利用目標聲源的空間信息,結合聲源定位和波 束形成技術提取目標語音,對噪聲的魯棒性能好,但語音提純效 果有限。 本文提出一種新的目標語音提取方法。該方法利用聲源定 位、波束形成和小波分解等算法對麥克風陣語音信號進行前處 理,獲取多個目標語音參考信號,然后應用基于負熵的 FastICA 算法對目標語音進行估計。基于麥克風陣實測語音的仿真實驗 證明,本文提出的算法能有效地抑制背景噪聲和干擾聲,恢復目 標語音波形和語譜圖, 實現比常規波束形成、小波分解和 ICA 算法更高的輸出信噪比和信干比。
正常人在嘈雜的環境中仍然能夠聽清自己感興趣的語音, 例如在在吵鬧的聚會上,很多人同時說話,人們仍然可以在干擾 聲中交談。如何模擬人耳的這種語音聚焦和提取能力至今仍然 是現代語音信號處理技術的難題。近年來,很多研究者利用獨立 分量分析 ICA(Independent Component Analysis, ICA)算法實現語 音分離和提取,但是這種算法對噪聲敏感,在實際環境中性能不 佳。另一些研究者利用目標聲源的空間信息,結合聲源定位和波 束形成技術提取目標語音,對噪聲的魯棒性能好,但語音提純效 果有限。 本文提出一種新的目標語音提取方法。該方法利用聲源定 位、波束形成和小波分解等算法對麥克風陣語音信號進行前處 理,獲取多個目標語音參考信號,然后應用基于負熵的 FastICA 算法對目標語音進行估計。基于麥克風陣實測語音的仿真實驗 證明,本文提出的算法能有效地抑制背景噪聲和干擾聲,恢復目 標語音波形和語譜圖, 實現比常規波束形成、小波分解和 ICA 算法更高的輸出信噪比和信干比。
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