人耳听觉系统能够在强噪声的环境下区分出自己感兴趣的语音,基于计算听觉场景分析(CASA)的基本原理,其重点和难点是找到合适的声音分离线索,完成目标语音信号和噪声信号的分离。针对单通道浊语音分离的问题,提出了一种以基音为线索的浊...人耳听觉系统能够在强噪声的环境下区分出自己感兴趣的语音,基于计算听觉场景分析(CASA)的基本原理,其重点和难点是找到合适的声音分离线索,完成目标语音信号和噪声信号的分离。针对单通道浊语音分离的问题,提出了一种以基音为线索的浊语音信号分离算法。在白噪声、鸡尾酒会噪声等六种噪声干扰条件下,通过仿真实验结果表明,相比于传统的谱减法,语音分离算法的输出信噪比平均提高了7.47 d B,并有效抑制了干扰噪声,改善了分离效果。展开更多
基于计算听觉场景分析(Computational Auditory Scene Analysis,CASA)的语音分离系统通过模拟人耳的听觉感知系统对混合信号进行处理并分离出感兴趣的目标语音,近年来得到了很大的发展。如何在干扰噪声存在的情况下进行正确的基音提取...基于计算听觉场景分析(Computational Auditory Scene Analysis,CASA)的语音分离系统通过模拟人耳的听觉感知系统对混合信号进行处理并分离出感兴趣的目标语音,近年来得到了很大的发展。如何在干扰噪声存在的情况下进行正确的基音提取跟踪一直是CASA系统研究的重点。提出了一种基于目标语音源的改进基音跟踪算法。该算法通过对目标源估计和基音检测两个步骤的反复迭代计算,得到最终的基音轨迹。通过在不同噪声干扰条件下与传统基音跟踪算法对比的实验结果证明,该算法能够有效地抑制噪声,提高输出语音的信噪比和语音质量。展开更多
听觉场景分析(Auditory Scene Analysis,ASA)系统能将一个场景分解为与不同声源对应的语音流。分割是ASA的主要步骤,借助分割可将一个听觉场景分解成多个片断。实现基于上升缘和下降缘分析的语音分割系统需检测上升缘与下降缘,通过匹配...听觉场景分析(Auditory Scene Analysis,ASA)系统能将一个场景分解为与不同声源对应的语音流。分割是ASA的主要步骤,借助分割可将一个听觉场景分解成多个片断。实现基于上升缘和下降缘分析的语音分割系统需检测上升缘与下降缘,通过匹配对应的上升缘与下降缘的波前来生成语音片断,将这些片断重构成语音流。展开更多
文摘人耳听觉系统能够在强噪声的环境下区分出自己感兴趣的语音,基于计算听觉场景分析(CASA)的基本原理,其重点和难点是找到合适的声音分离线索,完成目标语音信号和噪声信号的分离。针对单通道浊语音分离的问题,提出了一种以基音为线索的浊语音信号分离算法。在白噪声、鸡尾酒会噪声等六种噪声干扰条件下,通过仿真实验结果表明,相比于传统的谱减法,语音分离算法的输出信噪比平均提高了7.47 d B,并有效抑制了干扰噪声,改善了分离效果。
文摘基于计算听觉场景分析(Computational Auditory Scene Analysis,CASA)的语音分离系统通过模拟人耳的听觉感知系统对混合信号进行处理并分离出感兴趣的目标语音,近年来得到了很大的发展。如何在干扰噪声存在的情况下进行正确的基音提取跟踪一直是CASA系统研究的重点。提出了一种基于目标语音源的改进基音跟踪算法。该算法通过对目标源估计和基音检测两个步骤的反复迭代计算,得到最终的基音轨迹。通过在不同噪声干扰条件下与传统基音跟踪算法对比的实验结果证明,该算法能够有效地抑制噪声,提高输出语音的信噪比和语音质量。
文摘听觉场景分析(Auditory Scene Analysis,ASA)系统能将一个场景分解为与不同声源对应的语音流。分割是ASA的主要步骤,借助分割可将一个听觉场景分解成多个片断。实现基于上升缘和下降缘分析的语音分割系统需检测上升缘与下降缘,通过匹配对应的上升缘与下降缘的波前来生成语音片断,将这些片断重构成语音流。
