文档介绍：逝论文作者签名:论文作者签名:嶙导师签名:原创性声明关于学位论文使用授权的声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。期:本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。C苈畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑日
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中文摘要系统可以在多个讲话者的环境中区分和跟踪自己感兴趣的语音信号,并分辨出自己所需要的声音,这种分辨能力是人体内部语音理解机理所特有的一种感知能力,也就是人类的语音分离的能力,称为“鸡尾酒会效应”。在语音和听觉信号处理领域中,如何从多个说话者的混叠语音信号中分离出各个语音源信号或提取出人们感兴趣的耳标语音,来模仿人类的语音分离能力,成为一个重要的研究问题。这也是稳健语音信号处理中的一个重要研究方向,对语音识别、语音增强等都有着非常积极的促进意义。目前的混叠语音分离大多是建立在无噪环境中的混叠情形下,主要以盲,和计算声场景分析知要素从混叠语音中分离出感兴趣的目标语音。通常为了研究方便,这些算法都不考虑环境噪卢的影响。然而,在实际语音通信中,不可避免会受到周带噪混叠语音包含了多个说话者和环境噪声,其分离较为困难。目前,一些学者正致力于带噪盲源分离算法的研究,但总体研究成果不多;而噪声环境中的感知要素检测困难使计算声场景分析方法受到一定的局限性。国内得了非常广泛的应用。目前已有不少学者提出了多种有效的惴ǎ的混叠语音分离时具有非常优越的分离性能,但是当环境噪声较大时分离效竞争说话者的干扰是语音通信过程中一种常见的干扰情况。人类的听觉源分离珻两类方法为主,前者是根据信号的统计特性从几个观测信号中恢复出未知的独立源成分;后者则是利用人耳的听觉感围环境噪声的影响,因此寻找有效的带噪混叠语音分离方法具有非常重要的理论价值和实际意义。外现有的关于带噪混叠语音分离的研究成果非常少。独立分量分析,,是在研究盲源分离过程中出现的一种新兴的盲分离技术,自其出现便成为信号处理、数值分析、统计及神经网络等领域中的热点研究问题,并在语音处理、生物医学信号处理、模式识别、特征提取、数据压缩、图像处理和电子通讯等方面获是这些惴ù蠖喽疾豢悸腔肪吃肷挠跋欤诮饩鑫拊牖虻驮肭榭鱿山东大学硕士学位论文
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馡●瘛馹●●●●声的混叠语音盲分离进行了研究,提出了两种有效的解决方案:的进行信号去噪。在该方案中,我们首先采用小波变换对各个带噪混叠语音稀疏表征可以借助于卣魈崛±吹玫剑导室簿褪怯镆羰莸奶卣骰再利用し掷胨惴ǘ韵∈璞嗦肴ピ牒蟮幕斓镆艚蟹掷耄佣玫各个语音源信号的估计。案均可推广至三个及三个以上说话者的带噪混叠语音盲分离。解决的问题。论文最后我们对本课题的研究进行了总结和展望。关键词:带噪混叠语音;语音分离;独立分量分析;小波变换:稀疏编码果则不好。本论文主要结合际酰镆羧ピ胱魑R桓鲈ご砉蹋源·方案一:基于小波变换和拇牖斓镆裘し掷小波变换是一种具有多分辨率分析特点的时频分析方法,用它可以较好进行消噪处理,然后用惴ǘ韵牒蟮幕斓镆艚蟹掷耄詈蟾分离信号的特点,进一步提出对其进行矢量归一和再消噪处理,最终得到各个语音源信号的估计。计算机仿真结果取得了很好的分离效果。·方案二:基于稀疏编码和拇牖斓镆裘し掷稀疏编码作为一种稀疏神经元网络表征可以有效的用于去除噪声,这种函数。由于稀疏编码去噪主要利用语音数据的特征基来进行消噪处理,因此它对语音信号的破坏较小,较小波消噪来讲,对带噪语音的增强效果更好。我们因此进一步提出了基于稀疏编码和拿し掷敕桨浮T诟梅桨钢校首先采用稀疏编码去噪技术对带噪观测混叠语音分别进行预消噪处理,然后计算机仿真结果表明这两种方案具有很好的分离效果,并且同方案一相比,方案二有着更加优越的分离性能。另外,在保证观测信号的数目不少于源信号数目的情况下,本文所提方但是应该指出的是,混叠语音信号的盲分离研究中仍然存在着许多尚未山东大学硕士学位论文——
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