实际语音盲分离的客观评价方法的研究(可复制论文).pdf

摘要促进算法的进一步发展,因此盲分离的评价方法有重要意义。传统的语音盲分离混合模型的指标和基于时域信号相关性的指标。在此基础上,提出了听觉—独立理论,并对盲分离基本评价模型的多种评价算法进行了仿真实验。在独立性检测盲分离是当今语音信号处理领域的新热点,可以在源信号和信道没有任何先验知识的情况下,通过观测到的几个信号来恢复出未知语音源,而使用一般的语音增强和降噪方法进行分离则比较困难。如何比较盲分离算法性能优劣,将有效评价方法主要有基于混合矩阵和基于信号的两大模型。随着语音盲分离技术的不断实用化,传统的评价指标因为依赖于已知源信号或信道等先验知识,所以不符合实际信号采集模型,而仅利用人耳判断分离效果也不能客观的评价盲分离算法性能。目前的研究中,尚没有公认的适用于实际语音盲分离的客观评价指标。本论文对盲分离算法的评价方法进行了系统的研究,重点分析了当源信号和混合信道等先验知识未知时,混合语音盲分离的评价问题,并提出了一些新的观点和算法,具有一定的研究意义和实际应用价值。论文的主要工作和创新点如下:⑻岢隽嘶诩ù笏迫坏亩懒⑿约觳夥椒ǎ豪枚懒⒎至糠治龅募偕瑁ü比较各次计算的目标函数收敛值的大小,检测由初值选取、核函数学习算法等因素造成性能差异。该方法适用于仅含观测信号的采集环境,摆脱了传统评价方法对先验知识的依赖,具有一定的创新性;⑻岢隽嘶谔醺兄DP偷钠兰鄯椒ǎ航⒘送奖冉夏P停⒔攵觉对语音特征的感知和模式识别引入该模型,设计出了基于美尔倒谱系数的高斯性联合指标。该指标分别从听觉感知域和信号独立性角度客观评价语音盲分离的性能,具有一定创新性;⒏慕擞镆裘し掷氲目煽啃运惴ǎ盒拚薆样本生成范围的方法,并结合基于组平均距离策略的分级聚类,改进了独立分量分析的可靠性算法,获得了更精确的参数,并分析了混合维度、运算精度和可靠性的关系,具有一定创新性;⑽A搜橹ひ陨掀兰鄯椒ǖ挠行裕疚氖紫确治隽嗣し掷胄阅苤副甑幕上海大学硕士学位论文实际语音盲分离客观评价方法的研究第
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方面,以基于极大似然估计为例,对不同算法进行实验比较,分析了精度与独立性之间的关系;在听觉感知方面:通过实验仿真,将听觉一独立性指标应用于瞬时混合和真实混合的盲分离评价,客观的量化了人耳对语音盲分离的听觉感知;对于可靠性分析方面:在三种不同混合维度上,进行了多次的实验仿真,分析了混合维度、运算精度和可靠性的关系。关键词:实际语音盲分离,独立分量分析,性能评价,可靠性分析,听觉感知域,惴上海大学硕士学位论文实际语音盲分离客观评价方法的研究第页
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签名:删导师签名:闼浚喝掌冢本论文使用授权说明原创性声明本人声明:所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他入已发表或撰写过的研究成果。参与同一工作的其他同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全了解上海大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留论文及送交论文复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容。C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑
第一章绪论语音盲分离客观评价的起源和背景随着科技和社会的不断进步和发展,语音通信已经成为人们生活不可或缺的一部分,而且人们对语音的依赖性不断增加、对语音质量的要求越来越高。目前国内外关于获得纯净语音的方法主要是语音增强和麦克风阵列,目前大多数消噪的算法都假设噪声是加性平稳的。但实际情况并非如此,同时使用者不仅要受到有色非平稳的环境噪声的影响,还要受到其他讲话者语音的干扰。由于各语音信号频谱特征相近、声压量级相当,使用一般的语音增强和降噪方法难以从混合语音中提取所需的原始语音信号。因此提取出高质量的语音信号十分困难。盲信号分离,是信号处理的一种新技术】,对源信号和信道没有任何先验知识的情况下,从观测到的几个信号中来恢复出未知的源信号,有效的解决了语音信号处理领域中传统方法不能处理的难题。到了越来越广泛的关注,盲信号处理是成为了二十世纪最后十年中迅速发展起来的一个研究领域,应用范围非常广泛,已成为信号处理学界和神经网络学界共同感兴趣的热点研究课题,具有非常重要的实用价值【。闹饕H挝窬褪窃谠葱藕藕痛渫ǖ啦问粗5那榭鱿拢菔淙朐葱号的统计特性,仅从观测到的混合信号中恢复出源信号。在那蠼夤讨谐假定源信号是相互统计独立的,因此分离出来的信号也要尽可能的相互独立。独立分量分析,方法可以很好地解决题,从数学的角度来看,且恢侄远啾淞渴莸姆钦坏南咝员浠环椒ǎ主要目的就是确定一个线性变换矩阵