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语音分离算法的研究与实现

李雅婷  
【摘要】:语音分离是一种将混合的语音信号分离出来的技术,通常被称为鸡尾酒会效应。语音分离技术广泛应用在语音通信、语音识别、语音增强、多媒体通信等领域,语音分离技术的研究具有较高的理论意义和应用价值。 盲源分离是解决语音分离问题主要技术之一。针对源信号与混合信号的相对个数的不同,盲源分离可分为非欠定盲源分离和欠定盲源分离两种情况。本文研究和实现了两种非欠定盲源分离算法和两种欠定盲源分离算法。测试结果表明,两种非欠定盲源分离算法能够很好地分离出源语音信号,分离语音的PESQ值高达4.40左右;相比较而言,虽然两种欠定盲源分离算法的性能不如两种非欠定盲源分离算法,但是这两种欠定盲源分离算法分离的语音质量仍然适用于某些应用,其分离语音质量PESQ得分也可达到2.80左右。上述非欠定盲源分离和欠定盲源分离算法分别用C和Matlab算法语言实现。此外,论文还研究和实现了非欠定盲源分离算法的改进方法,改进方法的测试结果表明,PESQ值可以提高0.28左右。


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