摘要:随着近年来人机语音交互场景不断增加,利用麦克风阵列语音增强提高语音质量成为研究热点之一。与环境噪声不同,多说话人分离场景下干扰说话人语音与目标说话人同为语音信号,呈现类似的时、频特性,对传统麦克风阵列语音增强技术提出更高的挑战。针对多说话人分离场景,基于深度学习网络构建麦阵空间响应代价函数并进行优化,通过深度学
《基于深度学习的多说话人语音分离技术研究》.docx,《基于深度学习的多说话人语音分离技术研究》 一、引言 在智能语音处理技术领域,多说话人语音分离技术因其实际应用的重要性,已经成为近年来研究的热点。传统的语音处理方式难以有效地应对多人同时说话的复杂场景,而基于
《基于深度学习的多说话人语音分离技术研究》一、引言随着人工智能技术的飞速发展,语音处理技术在许多领域得到了广泛的应用。其中,多说话人语音分离技术作为语音处理的关键技术之一,在会议、听写、智能助手等领域具有重要应用价值。然而,由于不同说话人的语音在时域和频域上的重叠和混淆,使得多说话人语音分离成为一个具有...
多说话人语音分离技术是指在多说话人场景下，对每个说话人的语音进行分离，使得每个人说话的内容可以独立地被识别。该技术的实现需要同时考虑人声分离、声源定位和信号增强等问题。在早期，人们使用基于时间和空间分离的方法，比如说基于不同时间点上说话人的语音信号的剪辑，然后将它们进行组合，得到一个完整的语音信号...
《多说话人分离技术及应用进展报告》由厦门大学智能语音实验室发布,介绍了多说话人分离技术的研究背景、工业版本、改进方案和落地应用。 多说话人分离技术应用场景广泛,相关竞赛和数据集众多,研究趋势为从简单场景到复杂场景,面临噪声干扰、人数未知、语音重叠等挑战。模块化系统包括分割音频、提取说话人表征和聚类等步骤,...
在多说话人分离场景下$目标和干扰同为语音$具 有相同的频谱特性$此时可以提取出期望的目标语音的 主流方法有波束形成方法 " 计算听觉场景分析 < 4676 = " 盲源分离和深度学习的分离! 其中采用深度学习的分 离 $ 如 >?$%& 等 '@) 使用 8++ 模型训练两个说话人的分离$在网络模型的输出端连接了时频掩蔽...
AudioShake研究负责人Fabian-Robert Stotter进一步阐释了该技术的创新之处:"在多说话者重叠对话场景中实现精准的语音分离,一直是音频处理领域最具挑战性的技术难题。我们的研发团队成功打造了一个兼具强大性能和精准度的解决方案,即使在最具挑战性的声学环境中也能保持出色的分离效果。" ...
中图分类号:TP391密级: 学科分类号:081203 论文编号:8300015-2020-S36 硕士学位论文 基于深度学习的多说话人语音分离技术研究 与实现 Researchandimplementationofmulti-sp
本发明提供一种单通道多说话人语音分离方法及系统,首先获取待分离的单通道语音信号;然后对所述单通道语音信号进行多种预处理操作,并基于所述单通道语音信号以及各种预处理操作结果,将所述单通道语音信号转换为多通道语音信号;最后对所述多通道语音信号进行语音分离,得到各说话人语音信号。本发明实施例中提供的单通道说话...
说话人的语音内容,减少分离后语音中的噪音,提高语音分离的正确率和语音质 量,成为近期语音分离研究的一个热点。 混合语音信号是复杂的也是多变的,在杂乱的语音信号中获取语音的规律 是困难的。本文是以深度学习框架为基础,充分发挥深度学习的特性,可以适应 不同的语音场景,提供了一个解决语音分离问题的思路。单通道...