计算听觉场景分析在单通道语音分离中的应用

"基于计算听觉场景分析的单通道语音分离方法" 本文主要探讨的是基于计算听觉场景分析(CASA, Computational Auditory Scene Analysis)的单通道语音分离技术。在实际应用中，语音信号常常受到各种环境噪声的干扰，如音乐、交通噪音等，这严重影响了语音识别和说话人识别系统的性能。为了解决这一问题，研究人员借鉴了人类耳朵在复杂环境下的语音感知能力，即“鸡尾酒会”效应，来设计和优化语音分离算法。 “鸡尾酒会”问题由英国科学家Cherry于1953年提出，指的是在嘈杂环境中人耳能够选择性地关注特定的声音。听觉场景分析(ASA)则是对这一现象的科学研究，它涉及对听觉生理和心理特征的深入理解，以揭示人耳如何在感知过程中区分不同声源。 Guoning Hu和Deliang Wang在2004年提出的Hu-Wang模型是CASA领域的一个重要进展。该模型利用基音特性与幅度调制特性对语音信号的低频和高频部分进行处理，显著提升了高频区域的分离效果。随后，他们在2010年引入了tandem算法，这是一种迭代的基音估计和浊音分离算法，能精确地获取基音信息和目标语音的二值模，进一步优化了语音分离的精度。 2013年，基于tandem算法的研究继续发展，旨在提高语音分离的效率和质量。这种方法通常包括使用倒谱分析提取语音的基音周期轨迹，然后根据基音频率的整数倍来提取各次谐波的频谱。最后，通过傅里叶逆变换(IFFT)重构分离后的语音信号，以达到噪声抑制和语音恢复的目的。 实验结果显示，这种基于CASA的单通道语音分离方法在多种典型噪声环境下表现优秀，能够有效地将目标语音从背景噪声中分离出来，提高信噪比(SNR)，从而提升语音处理系统的性能。这种方法对于语音通信、语音识别、听力辅助设备等领域具有重要的实用价值，为改善人机交互的语音体验提供了有力的技术支持。