典型文献
两步单通道语音分离算法
文献摘要：
针对单通道语音分离算法未充分利用语音的相位信息,导致分离的性能不佳,提出了两步单通道语音分离算法.利用特征提取网络作为编码器,波形重构网络作为解码器进行预训练;加入分离模块,利用该模块对提取的声学特征进行操作,估计独立语音信号的掩模.此外,基于TIMIT语音数据集进行仿真实验,与排列不变训练(Permutation invariant training,PIT)算法及其改进的算法进行对比.实验结果表明,提出的方法在信噪失真比(Signal to noise distortion ratio,SDR),信噪伪影比(Signal to noise artifact ratio,SAR),信噪干扰比(Signal to noise interference ratio,SIR)的结果更高,分离性能更优.
文献关键词：
单通道;语音分离;特征提取;深度学习;卷积神经网络;信噪失真比;信噪伪影比;信噪干扰比
中图分类号：
作者姓名：
温国伟;苍岩
作者机构：
中国船舶集团有限公司第723研究所, 江苏 扬州 225000;哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院, 哈尔滨 150001
文献出处：
引用格式：
[1]温国伟;苍岩-.两步单通道语音分离算法)[J].黑龙江大学工程学报,2022(03):79-84
A类：
信噪伪影比,信噪干扰比
B类：
两步,单通道语音分离,相位信息,特征提取网络,编码器,波形重构,解码器,预训练,声学特征,语音信号,掩模,TIMIT,语音数据,Permutation,invariant,training,PIT,信噪失真比,Signal,noise,distortion,ratio,SDR,artifact,SAR,interference,SIR,分离性能
AB值：
0.331826
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