【摘 要】
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在信号处理领域,室内环境下的混响语音盲分离一直以来都是一个重点与难点,主要是由于混合系统存在的混响和回声严重影响了语音质量,从而降低了算法分离效果。因此,本文提出了
【基金项目】
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湖南省自然科学基金(2018JJ3486)
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在信号处理领域,室内环境下的混响语音盲分离一直以来都是一个重点与难点,主要是由于混合系统存在的混响和回声严重影响了语音质量,从而降低了算法分离效果。因此,本文提出了一个应对算法,由麦克风采集到室内混响语音混合信号后,对该混合信号进行两阶段去混响处理:首先通过设计一个逆滤波器来抑制早期混响或增大信号混响能量比,再采用谱减法来消除回声;然后将处理过的时域卷积混合语音信号通过短时傅里叶变换转化为频域各个频点的瞬时混合形式,用IVA算法分离混合语音信号,最终恢复为时域语音信号。实验表明,该方法可以有效提高室内混响
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