[发明专利]基于强约束字典和深度神经网络的两阶段单通道语音分离方法在审
| 申请号： | 202210532215.2 | 申请日： | 2022-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN114898769A | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 孙林慧;龚艾飞;袁硕;步云怡 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G10L21/0272 | 分类号： | G10L21/0272;G10L21/0308;G10L25/30 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 叶江栩 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强约束字典和深度神经网络的两阶段单通道语音分离方法。首先，基于字典学习的语音分离方法常出现“交叉投影”问题，本发明提出了强约束的优化函数，在此函数约束下构建更具有区分性的联合字典，来减少“交叉投影”。其次，为了提高两个相似信号的分离效果，本发明提出两阶段单通道语音分离方法，第一阶段利用强约束字典实现语音分离，得到初步估计信号。第二阶段利用映射能力强的深度神经网络，通过联合约束实现语音与交叉投影残余的分离，去除交叉投影残余的影响，得到精细估计信号。本发明实现了对语音分离系统性能的提升，使系统分离出的语音在五种测量指标上均有提升，适用于智能人机交互。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 约束 字典 深度 神经网络 阶段 通道 语音 分离 方法 | ||
【主权项】：
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