| 面向多说话人分离的深度学习麦克风阵列语音增强 |
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| 引用本文： | 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, 48(5): 31-36. DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.212404 |
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| 作者姓名： | 张家扬 童峰 陈东升 黄惠祥 |
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| 作者单位： | 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 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(11274259)； |
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| 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。
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| 关 键 词： | 深度学习 麦克风阵列 波束形成 LSTM |
Deep learning microphone array speech enhancement for multiple speaker separation |
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| Zhang Jiayang,Tong Feng,Chen Dongsheng,Huang Huixiang. Deep learning microphone array speech enhancement for multiple speaker separation[J]. Application of Electronic Technique, 2022, 48(5): 31-36. DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.212404 |
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| Authors: | Zhang Jiayang Tong Feng Chen Dongsheng Huang Huixiang |
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