基于計(jì)算聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景分析和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混響語(yǔ)音分離.pdf

1、在自然聽(tīng)覺(jué)環(huán)境中，語(yǔ)音信號(hào)被噪聲源和混響所污染，人類擁有強(qiáng)大的聽(tīng)覺(jué)感知能力，在各種不利的條件下，也能夠分辨出自己感興趣的聲音。利用計(jì)算機(jī)模擬這一感知能力是語(yǔ)音信號(hào)處理領(lǐng)域的熱點(diǎn)課題。解決真實(shí)環(huán)境中語(yǔ)音分離的問(wèn)題對(duì)很多應(yīng)用必不可少，比如自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別，音頻信息檢索和聽(tīng)覺(jué)恢復(fù)技術(shù)。
　　封閉空間中，聲音信號(hào)在各墻面或障礙物發(fā)生反射和衍射形成混響。到達(dá)麥克風(fēng)的信號(hào)不僅有直達(dá)聲還有前期反射和后期反射。混響相當(dāng)于直達(dá)聲和房間脈沖響應(yīng)的卷積，在

2、時(shí)域和頻域扭曲了語(yǔ)音的聲譜。啟發(fā)于人類聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景分析，基于感知原則的計(jì)算聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景分析可用來(lái)處理語(yǔ)音分離問(wèn)題。
　　本文對(duì)混響環(huán)境下的語(yǔ)音分離問(wèn)題進(jìn)行研究，針對(duì)混響環(huán)境下語(yǔ)音信號(hào)諧波結(jié)構(gòu)被破壞，傳統(tǒng)的語(yǔ)音分離算法不穩(wěn)定的問(wèn)題，提出了兩種混響語(yǔ)音分離的系統(tǒng)模型。本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要有：
　　1．計(jì)算聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景分析模擬人類聽(tīng)覺(jué)感知能力，根據(jù)理想二值模原理，可以提取出目標(biāo)語(yǔ)音信號(hào)?；祉憲l件下，基音的檢測(cè)準(zhǔn)確率降低，導(dǎo)致系統(tǒng)的性能變差。針對(duì)這

3、一問(wèn)題，本文提出基于隱馬爾可夫模型的多基音檢測(cè)算法，并在時(shí)頻單元標(biāo)記環(huán)節(jié)采用似然比檢驗(yàn)選擇正確的訓(xùn)練模型，提高單元標(biāo)記的準(zhǔn)確性。
　　2．深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語(yǔ)音識(shí)別和人工智能上展現(xiàn)出強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，本文提出通過(guò)訓(xùn)練DNN模型學(xué)習(xí)“污染”語(yǔ)音和純凈語(yǔ)音之間的頻譜映射進(jìn)行反混響和去噪。通過(guò)提取一連串的頻譜特征，融合相鄰幀時(shí)間動(dòng)態(tài)信息，利用DNN進(jìn)行編碼頻譜轉(zhuǎn)換，恢復(fù)純凈語(yǔ)音量級(jí)頻譜圖，最后重構(gòu)時(shí)域信號(hào)。此外，本文還提出使用DNN的特征分類