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面向多说话人分离的深度学习麦克风阵列语音增强
文献摘要：
随着近年来人机语音交互场景不断增加,利用麦克风阵列语音增强提高语音质量成为研究热点之一.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.仿真和实验结果表明,该方法有效提高了多说话人分离性能.
文献关键词：
深度学习;麦克风阵列;波束形成;LSTM
中图分类号：
作者姓名：
张家扬;童峰;陈东升;黄惠祥
作者机构：
厦门大学水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室,福建厦门361005;厦门大学海洋与地球学院,福建厦门361005;厦门大学深圳研究院,广东深圳518000
文献出处：
引用格式：
[1]张家扬;童峰;陈东升;黄惠祥-.面向多说话人分离的深度学习麦克风阵列语音增强)[J].电子技术应用,2022(05):31-36
A类：
B类：
说话,麦克风阵列,语音增强,人机语音交互,语音质量,环境噪声,离场,人语,语音信号,增强技术,深度学习网络,网络构建,空间响应,代价函数,深度学习模型,模型训练,训练设计,传输特性,波束指向,指向性,性能提高,分离效果,分离性能,波束形成
AB值：
0.350998
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