【摘 要】
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在利用深度学习方式进行语音分离的领域，常用RNN循环神经网络进行语音分离，但是该网络模型在分离过程中存在梯度下降问题，分离结果不理想。针对该问题，该文利用长短时记忆网络(LSTM)进行信号分离探索，弥补了卷积神经网络(RNN)网络的不足。多路人声信号分离较为复杂，现阶段所使用的分离方式多是基于频谱映射方式，没有有效利用语音信号空间信息。针对此问题，该文结合波束形成算法和LSTM网络提出了一种波束形
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在利用深度学习方式进行语音分离的领域，常用RNN循环神经网络进行语音分离，但是该网络模型在分离过程中存在梯度下降问题，分离结果不理想。针对该问题，该文利用长短时记忆网络(LSTM)进行信号分离探索，弥补了卷积神经网络(RNN)网络的不足。多路人声信号分离较为复杂，现阶段所使用的分离方式多是基于频谱映射方式，没有有效利用语音信号空间信息。针对此问题，该文结合波束形成算法和LSTM网络提出了一种波束形成LSTM算法，在TIMIT语音库中随机选取3个说话人的声音文件，利用超指向波束形成算法得到3个不同方向
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