【摘 要】
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针对多语言对话场景距离的限制以及噪声、干扰和混响等多重因素的影响，导致语音信息识别质量不高的问题，提出基于卷积神经网络与多通道语音DOA估计的定位与分离，以实现对不同距离、不同声源数下语音的识别，提高语音识别质量。实验结果证明，运用卷积神经网络的DOA估计方法与多通道语音分离算法，针对同性别或不同性别说话者在不同距离、不同方位角的识别性能较高，且能对混合信号可实现较高的有效分离。
【基金项目】
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陕西工业职业技术学院2022年校级课题《POA视域下高职外语教学有效融通课程思政的路径研究》（2022YKYB-060）；
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针对多语言对话场景距离的限制以及噪声、干扰和混响等多重因素的影响，导致语音信息识别质量不高的问题，提出基于卷积神经网络与多通道语音DOA估计的定位与分离，以实现对不同距离、不同声源数下语音的识别，提高语音识别质量。实验结果证明，运用卷积神经网络的DOA估计方法与多通道语音分离算法，针对同性别或不同性别说话者在不同距离、不同方位角的识别性能较高，且能对混合信号可实现较高的有效分离。
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