基于波束形成的长短时记忆网络语音分离算法研究

在利用深度学习方式进行语音分离的领域,常用卷积神经网络(RNN)循环神经网络进行语音分离,但是该网络模型在分离过程中存在梯度下降问题,分离结果不理想。针对该问题,该文利用长短时记忆网络(LSTM)进行信号分离探索,弥补了RNN网络的不足。多路人声信号分离较为复杂,现阶段所使用的分离方式多是基于频谱映射方式,没有有效利用语音信号空间信息。针对此问题,该文结合波束形成算法和LSTM网络提出了一种波束形成LSTM算法,在TIMIT语音库中随机选取3个说话人的声音文件,利用超指向波束形成算法得到3个不同方向上的波束,提取每一波束中频谱幅度特征,并构建神经网络预测掩蔽值,得到待分离语音信号频谱并重构时域信号,进而实现语音分离。该算法充分利用了语音信号空间特征和信号频域特征。通过实验验证了不同方向语音分离效果,在60°方向该算法与IBM-LSTM网络相比,客观语音质量评估(PESQ)提高了0.59,短时客观可懂(STOI)指标提高了0.06,信噪比(SNR)提高了1.13 dB,另外两个方向上,实验结果同样证明了该算法较IBM-LSTM算法和RNN算法具有更好的分离性能。