【摘 要】
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理想的语音分离算法能够将从多话者语音环境中有效地分离出目标话者的语音信号.语音分离算法本身有助于减小其它信号对目标语音的干扰,提高语音的质量,因此,多年来备受学者的关注.双通道混合语音分离模型是语音分离算法的研究基础[1].双通道语音混合和分离模型如[2]图2和图4所示,对应的双通道语音分离方法即要根据观察信号x1和x2估计出传递函数(H)A和(H)B以分别逼近实际混合声场HA和HB,进而得到分离
【机 构】
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南京大学声学所,近代声学重点实验室,南京,210093
【出 处】
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中国声学学会2006年全国声学学术会议
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理想的语音分离算法能够将从多话者语音环境中有效地分离出目标话者的语音信号.语音分离算法本身有助于减小其它信号对目标语音的干扰,提高语音的质量,因此,多年来备受学者的关注.双通道混合语音分离模型是语音分离算法的研究基础[1].
双通道语音混合和分离模型如[2]图2和图4所示,对应的双通道语音分离方法即要根据观察信号x1和x2估计出传递函数(H)A和(H)B以分别逼近实际混合声场HA和HB,进而得到分离信号.系统对HA和HB的估计是在s1和s2的静音段通过自适应滤波器完成的,然而s1和s2未知,仅能通过对x1和x2的分析来完成静音段的检测[2].[3]基于关联(Coherence)法提出了一种有效的检测方法,但是该方法对信号的噪声较为敏感,妨碍了系统的实际应用.本文在最佳维纳解的基础之上,根据因果系统的特性,提出一种新的检测静音段的方法.
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