基于稀疏分解的單通道混合語音分離算法研究.pdf

1、單通道混合語音分離是語音分離研究的重要方向，稀疏分解理論的發(fā)展為解決單通道混合語音分離問題提供了新的思路。正因為如此，本論文主要研究基于稀疏分解的單通道混合語音分離算法。借鑒稀疏分解和隨之發(fā)展起來的壓縮感知的理論成果，通過字典學習，構造合適的與源語音信號自適應的基或字典，在此基礎上，采用l0-范數(shù)優(yōu)化算法，設計有效的基于稀疏分解的單通道混合語音分離算法和基于壓縮感知的單通道混合語音分離算法，以達到增強目標語音，抑制干擾語音的目的。本論文

2、的主要工作和創(chuàng)新如下：
　　 ①從探討如何構造與源語音信號自適應的基或字典出發(fā)，提出通過對角化源語音信號自相關矩陣，構造理想準KLT基，并從理論上證明，任何信號在理想準KLT基下都具有稀疏性。鑒于在實際情況下，不一定能獲得確切的理想準KLT基，提出通過選取合適的模板和計算相應的模板匹配系數(shù)，來近似語音信號的自相關矩陣，再對近似的自相關矩陣進行特征值分解，構造兩種實用的模板匹配準KLT基一非齊次線性均方估計模板匹配準KLT基和正交

3、匹配追蹤模板匹配準KLT基。仿真表明，濁音信號在模板匹配準KLT基下的特性與在理想準KIT基下的特性相近。
　　 ②以創(chuàng)新點①為基礎，研究基于準KLT基的單通道混合語音分離。
　　 a從理論上證明，當基函數(shù)滿足一定的條件時，采用l0-范數(shù)優(yōu)化算法，可以實現(xiàn)單通道混合語音的完美分離，并進一步證明理想準KLT基滿足該條件
　　 b由于實際語音分離時，源信號未知，故無法獲得理想準KLT基，提出對上述兩種模板匹配準KLT

4、基構造方法進行改進，以混合語音信號為已知條件，來構造各源語音信號的模板匹配準KLT基。在此基礎上，提出了兩種實用的基于模板匹配準KLT基的單通道混合語音分離算法一基于非齊次線性均方估計模板匹配準KLT基的分離算法和基于正交匹配追蹤模板匹配準KLT基的分離算法。仿真表明，該算法的性能優(yōu)于現(xiàn)有的基于獨立成分分析基的分離算法和采用形分析技術改進后的計算機場景分析算法。
　　 ③論文將壓縮感知和單通道混合語音分離相聯(lián)系，研究基于壓縮感知

5、的單通道混合語音分離。
　　 a從壓縮感知的視角看待單通道混合語音分離問題，設計基于壓縮感知和K-SVD的單通道混合語音分離算法。仿真表明，該算法對各類混合語音的分離效果相差不大，性能穩(wěn)定。
　　 b在DCT域設計基于能量特性的幀間幀內自適應語音壓縮感知觀測構造算法，以進一步減少基于壓縮感知的源語音信號的“采樣率”，為研究基于壓縮感知觀測特性的單通道混合語音分離奠定基礎。仿真表明，該算法的性能優(yōu)于貝葉斯壓縮感知算法的性能