語音盲分離算法及應(yīng)用的研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩65頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、盲源分離是隨著語音處理技術(shù)的發(fā)展而發(fā)展起來的,是語音信號處理領(lǐng)域的一大發(fā)展。盲源分離簡單地講就是從一組預(yù)先不知道任何先驗知識的觀測信號里面分離出想要的源信號。迄今為止,對盲源分離技術(shù)的研究主要集中在基于獨立分量分析的盲源分離的研究和基于計算聽覺場景分析的語音盲分離技術(shù)的研究上,這個技術(shù)的研究被廣泛地應(yīng)用在各個領(lǐng)域,如語音增強,通信,語音識別,雷達探測等。
   本文主要從三個方面研究了盲源分離算法。在獨立分量分析的語音盲分離算法

2、的研究中,本文在前人的基礎(chǔ)上提出了基于改進的最大信息化的語音盲分離算法和基于最小增益的語音盲分離算法?;诟倪M的最大信息化的語音育分離算法在目標(biāo)函數(shù)中引用了符號函數(shù),實驗證明,與先前提出的活動函數(shù)為sigmoid函數(shù)的信息最大化算法相比,大大提高了分離語音的清晰度和可懂度。而基于最小增益的語音盲分離算法用矩陣特征值的方法求解分離語音,不僅省去了自然梯度算法和信息最大化算法中的迭代運算,而且實驗證明它改善了分離語音的串音誤差,相似系數(shù)等評

3、價指標(biāo),大大改善了分離效果。在基于計算聽覺場景分析的語音盲分離算法的研究中,本文設(shè)計了以聲音的起始時刻和結(jié)束時刻為語音分離提取特征的計算場景分析(CASA)盲源分離系統(tǒng),最后在實驗中比較了分離前后語音信號的信噪比,證明了該系統(tǒng)的有效性。最后本文研究了語音的盲源分離算法在語音增強中的應(yīng)用。語音增強算法的研究是關(guān)系到人類實際日常生活的重要內(nèi)容,該算法主要通過引入?yún)⒖夹盘柕姆椒▽崿F(xiàn)了多通道,從而將基于獨立分量分析的原理應(yīng)用其中。最后通過實驗的

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論