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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(huán)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?nèi)匀豢梢栽诟蓴_ 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(xiàn)代語音信號處理技術(shù)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(xiàn)語 音分離和提取,但是這種算法對噪聲敏感,在實際環(huán)境中性能不 佳。另一些研究者利用目標聲源的空間信息,結(jié)合聲源定位和波 束形成技術(shù)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(fēng)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(yīng)用基于負熵的 FastICA 算法對目標語音進行估計。基于麥克風(fēng)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(fù)目 標語音波形和語譜圖, 實現(xiàn)比常規(guī)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(huán)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?nèi)匀豢梢栽诟蓴_ 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(xiàn)代語音信號處理技術(shù)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(xiàn)語 音分離和提取,但是這種算法對噪聲敏感,在實際環(huán)境中性能不 佳。另一些研究者利用目標聲源的空間信息,結(jié)合聲源定位和波 束形成技術(shù)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(fēng)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(yīng)用基于負熵的 FastICA 算法對目標語音進行估計。基于麥克風(fēng)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(fù)目 標語音波形和語譜圖, 實現(xiàn)比常規(guī)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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