基于基频状态和帧间相关性的单通道语音分离算法

发布时间：2018-11-23 15:59

【摘要】：提出一种基于基频状态和帧间相关性的单通道混合语音分离算法.首先,从混合语音中提取2个源语音的基频进行状态编码,基于编码的基频状态构造自适应字典,并通过引入基频信息在字典层面对各源语音信号进行区分.然后,采用频繁模式挖掘算法,提取基频状态为1时字典的频繁1项子集,缩减字典尺寸.最后,以基于正交匹配追踪的分离语音为基础,检测分离效果差的混合语音帧,搜索与其相关度最高的平移后的邻近分离语音帧进行叠加,并采用软掩蔽方法进行第二次分离校正.仿真实验结果表明,该算法获取的分离语音信噪比优于现有的2种经典语音分离算法,并且该算法采用频繁模式挖掘算法大大减小了运算量.
[Abstract]:A single channel hybrid speech separation algorithm based on fundamental frequency state and inter-frame correlation is proposed. Firstly, two sources of speech are extracted from the mixed speech for state coding, and an adaptive dictionary is constructed based on the encoding of the fundamental frequency state, and the source speech signals are distinguished at the dictionary level by introducing the fundamental frequency information. Then, a frequent subset of 1 dictionary is extracted by using frequent pattern mining algorithm, and the size of dictionary is reduced. Finally, based on the separated speech based on orthogonal matching tracking, the mixed speech frames with poor separation effect are detected, and the adjacent separated speech frames with the highest correlation are searched for superposition. The second separation correction is carried out by soft masking method. The simulation results show that the SNR obtained by this algorithm is better than that of the two classical speech separation algorithms, and the algorithm uses frequent pattern mining algorithm to greatly reduce the computational complexity.
【作者单位】： 东南大学信息科学与工程学院;南京农业大学工学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61302152,61201345,61271240) 现代信息科学与网络技术北京市重点实验室开放课题资助项目(XDXX1308)
【分类号】：TN912.3

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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6 谈华f，

本文编号：2351982