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基于声场景分析的混叠语音信号分离

作　者: 苏秦
导　师: 赵鹤鸣
学　校: 苏州大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 语音信号分离声场景分析小波变换概率密度函数谐波分离基音跟踪卡尔曼滤波
分类号: TN912.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2004年
下　载: 305次
引　用: 2次
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内容摘要

本文简述了声场景分析(ASA)的概念及其在语音信号处理中的作用，并以小波变换的分析方法为工具，提出一种基于声场景分析的混叠语音信号分离算法。本文算法分为混叠语音信号分析和语音信号重构两大部分，具体流程为：首先利用小波变换对待分析的语音进行谐波信号分析，求取语音信号的小波能量谱图；然后通过非参数卡尔曼滤波对语音信号基音的概率密度函数(PDF)进行预测、更新，并对推导更新后的PDF进行最大值检测，从而获得混叠语音中各音源的最佳基音轨迹；最后求各倍频分量振幅，并进行语音信号的重构。文中利用提出的算法构造混叠语音分离系统，对若干组语音进行了实验，并和其它算法做比较，实验证明本算法对混叠语音信号的分离是有效的。

全文目录

第一章概述  10-17
  1.1 语音分离技术发展概况  10-11
  1.2 盲信号分离技术  11-13
  1.3 声场景分析法  13-17
第二章听觉模型及声场景分析的引入  17-23
  2.1 人类听觉系统  17-20
    2.1.1 人耳的构造  17-18
    2.1.2 耳蜗的生理作用  18-20
  2.2 声场景分析的引入  20-23
第三章语音信号的预处理  23-28
  3.1 语音的端点检测  23-26
  3.2 话者数目判断  26-28
第四章基于声场景分析的混叠语音基频提取及语音重构  28-40
  4.1 小波变换的引入  28-33
    4.1.1 傅立叶变换、短时傅立叶变换  28-29
    4.1.2 小波变换的提出  29-31
    4.1.3 小波变换基本原理和思想  31-33
  4.2 基于声场景分析的多重基音跟踪及谐波分离算法  33-38
    4.2.1 信号模型及在小波空间的分析  33-35
    4.2.2 基音似然函数和概率密度函数  35-36
    4.2.3 PDF的预测更新过程  36-37
    4.2.4 基音预测误差影响以及相关系数  37-38
  4.3 算法流程  38-40
第五章实验结果及分析  40-58
  5.1 基音轨迹的提取实验  40-42
  5.2 语音信号和噪声的分离实验  42-50
  5.3 混叠语音的分离实验  50-56
  5.4 小结  56-58
第六章总结与展望  58-61
  6.1 本系统的特点与创新  58-59
  6.2 本系统的局限性  59-60
  6.3 对语音分离技术的展望  60-61
参考文献  61-64
攻读学位期间发表的论文  64-65
致谢  65

基于声场景分析的混叠语音信号分离

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