吉林大学学报(工学版) ›› 2015, Vol. 45 ›› Issue (5): 1665-1670.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201505041

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基于信号能量的浊语音盲信号分离算法

李鸿燕, 屈俊玲, 张雪英   

  1. 太原理工大学 信息工程学院,太原 030024
  • 收稿日期:2013-12-16 出版日期:2015-09-01 发布日期:2015-09-01
  • 作者简介:李鸿燕(1973-）,女,副教授,博士.研究方向:盲信号处理,模式识别.E-mail:tylihy@163.com 实验采用英国谢菲尔德大学提供的Cooke语音库。它是由10句连续的浊语音与10种不同的噪声干扰混合形成100个混合语音信号,其中,10句目标语音是由两名男性分别朗读5个句子,采样频率是16 kHz,16 bit量化。10种不同的噪声干扰分别是:1 kHz的纯音调N0,白噪声N1,突变噪声N2,鸡尾酒会噪声N3,摇滚音乐N4,警报声N5,电话铃声N6,女生语音N7,男生语音N8,女生语音N9。 图3 原始纯净语音和电话铃声混合的分离结果
  • 基金资助:
    山西省自然科学基金项目(2013011016-1); 高等学校博士学科点专项科研基金项目(2011081047); 山西省自然科学青年基金项目(2013021016-1)

Voiced speech blind signal separation algorithm based on signal energy

LI Hong-yan, QU Jun-ling, ZHANG Xue-ying   

  1. College of Information Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China
  • Received:2013-12-16 Online:2015-09-01 Published:2015-09-01

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摘要： 针对以往单声道浊语音分离算法对目标语音信号分离不稳定性和信噪比低的不足,引入了浊语音的另一个重要特征,即信号能量。提出了一种基于信号能量的浊语音分离算法,算法对经典的Hu-Wang算法进行了改进,将能量特征应用于听觉重组部分,通过能量特征来改进目标语音听觉流的重组性能,降低噪声对重组后的目标听觉流的干扰,提高算法的稳定性。实验结果表明:与Hu-Wang算法相比较,该改进算法可提高目标语音的分段信噪比,改善了目标浊语音的分离性能。

关键词: 通信技术, 计算听觉场景分析, 语音分离, 信号能量, 听觉片段, 听觉流

Abstract: Considering the shortcoming of instability and low SNR in existing monaural voiced speech separation algorithms, a new voiced speech separation algorithm based on signal energy is proposed, which introduces the signal energy as another important voiced speech feature. This new algorithm is based on the improvement of the classical Hu-Wang algorithm, applying energy feature to the auditory reorganization part. It further improves the reorganization performance of the target speech auditory stream as well as reduces the influence of noise and improves its stability by applying the energy feature. The experiment results show that compared with Hu-Wang algorithm, this improved algorithm can improve the segmental SNR of the target speech segmentation and improve the separation performance obviously.

Key words: communication technology, computational auditory scene analysis, speech separation, signal energy, auditory segment, auditory stream

中图分类号: 

  • TN912.3
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