【摘 要】
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在频域操作的联合盲源分离算法可以有效解决频点间的内部排序问题,然而对于输出通道的排序,即全局排序,现有的基于频域的联合盲源分离算法仍无法有效确定.使用基于变分自编码器的声源模型,通过预先指定从注册语料中获得的各话者编码向量的排列顺序来调控分离后输出通道的顺序.该方法使用带有实例归一化和自适应实例归一化层的变分自编码器来确保这一排序方式的有效性.此外,为了减少频域上联合盲源分离算法可能出现的块排序问题,提出使用人为构造的两类含噪信号对变分自编码器中的解码器网络单独进行降噪训练的方案.利用实际录制的房间冲激响
【基金项目】
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国家自然科学基金(11874219)。
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在频域操作的联合盲源分离算法可以有效解决频点间的内部排序问题,然而对于输出通道的排序,即全局排序,现有的基于频域的联合盲源分离算法仍无法有效确定.使用基于变分自编码器的声源模型,通过预先指定从注册语料中获得的各话者编码向量的排列顺序来调控分离后输出通道的顺序.该方法使用带有实例归一化和自适应实例归一化层的变分自编码器来确保这一排序方式的有效性.此外,为了减少频域上联合盲源分离算法可能出现的块排序问题,提出使用人为构造的两类含噪信号对变分自编码器中的解码器网络单独进行降噪训练的方案.利用实际录制的房间冲激响
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