但是,在实际应用中,很多场景下存在多说话人同时说话的情况,此时语音识别系统会失灵,无法准确识别出每个说话人的话语。为了解决这个问题,需要使用多说话人语音分离技术。 二、多说话人语音分离技术的原理及发展历程 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...
ClearerVoice-Studio-AI一键音频降噪,多角色声音分离增强软件,声音模型训练,婚礼拍摄,会议拍摄等场景必备 1384 0 01:46 App EchoMimic-V2-用音频驱动图片说话唱歌以及手部动作-Ai数字人 2200 0 01:46 App Ai翻唱软件-seed-vc-无需训练模型,一段音频就可以克隆音色翻唱-AI唱歌-Ai变音翻唱 9140 0 01:27 App...
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,存在语音重叠等问题。改进方案包括神经网络分割、与Pyannote结合、C代码改写等。落地应用方面,声云语音转写应用支持普通话和角色分离,自研引...
《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...
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,通过深度学习模型训练设计麦克风阵列期望空间传输特性,从而通过改善波束指向性能提高分离效果。仿真...
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...
今天分享的是 报告出品方:洪青阳 多说话人分离(说话人日志):给定一个包含多人交替说话的语音,系统需要判断每个时 间段是谁在说话。应用场景:会议纪要,多说话人转录,智能客服,录音质检等 ... 终端设备: …
为了达到预想的效果，研究人员先人工分离了10万个不同视频中人的语音。研究人员把这些语音和相对应的人说话时面部动作，以及背景噪音交给了一个基于多串流卷积神经网络的深度学习模型。该模型通过这些数据自主学习，最终获得了音频视觉分离的能力。谷歌给出了几个视频例子，可以听出该模型的音频分离非常准确清晰。如果这项...
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...
本发明公开了一种基于卷积神经网络和深度聚类的多说话人语音分离方法,包括:一、训练阶段:将单通道多说话人混合语音和对应的单说话人语音分别进行分帧、加窗、短时傅里叶变换;将混合语音幅度频谱和单说话人语音幅度频谱作为神经网络模型的输入进行训练;二、测试阶段:将混合语音幅度频谱作为门限扩张卷积深度聚类模型的输入...