[发明专利]一种聊天机器人的多人语音分离方法及系统

权利要求书

1.一种聊天机器人的多人语音分离方法，包括使用麦克风采集语音信号得到混合信号，其特征在于，还包括以下步骤：

步骤1：对所述混合信号x进行预处理；

步骤2：随机生成解混矩阵w；

步骤3：采用负梯度下降法求所述解混矩阵w的负梯度方向；

步骤4：判断所述解混矩阵w是否收敛；

步骤5：使用改进差商法求最优解混矩阵；

步骤6：求源信号的估计信号；

步骤7：输出分离的语音。

2.如权利要求1所述的聊天机器人的多人语音分离方法，其特征在于：所述步骤1包括以下子步骤：

步骤11：对所述混合信号x进行中心化处理，

其中，i＝1…..n，n为实系数；

步骤12：进行PCA白化处理，

z＝Vx＝ED^-1/2E^Tx

其中，V为白化矩阵，E为中心化数据的特征向量构成的正交矩阵，D为特征向量对应的特征值构成的对角矩阵，E^T为E转置矩阵。

3.如权利要求2所述的聊天机器人的多人语音分离方法，其特征在于：所述步骤3包括以下子步骤：

步骤31：计算E{zg(w^Tz)}在w_i处的负梯度值，计算每次迭代的修正参数λ，

其中，z为白化向量；

步骤32：沿负梯度方向迭代更新所述解混矩阵w，

4.如权利要求3所述的聊天机器人的多人语音分离方法，其特征在于：所述步骤4中判断所述解混矩阵w收敛的公式为|w_n+1-w_n|<ε，其中，ε为收敛门限。

5.如权利要求4所述的聊天机器人的多人语音分离方法，其特征在于：所述步骤5包括以下子步骤：

步骤51：采用基于改进差商法的FastICA语音分离算法迭代更新所述解混矩阵w；

步骤52：如果所述解混矩阵w收敛，则算法收敛，停止迭代；否则返回步骤51。

6.如权利要求5所述的聊天机器人的多人语音分离方法，其特征在于：所述FastICA语音分离算法的迭代优化公式如下

7.如权利要求5所述的聊天机器人的多人语音分离方法，其特征在于：所述步骤52中判断所述解混矩阵w收敛的公式为|w_n+1-w_n|<ε，其中，ε为收敛门限。

8.如权利要求6所述的聊天机器人的多人语音分离方法，其特征在于：所述步骤6为将收敛后的最优所述解混矩阵w与白化变量z相乘，得到源信号的估计信号y，公式为y＝w_n+1^Tz。

9.一种聊天机器人的多人语音分离系统，包括用于使用麦克风采集语音信号得到混合信号的语音采集模块，其特征在于，还包括以下模块：

解混矩阵生成模块：对所述混合信号x进行预处理，随机生成解混矩阵w，并对所述解混矩阵w进行初处理；

解混矩阵优化模块：使用改进差商法求最优解混矩阵，求源信号的估计信号并输出分离的语音。

10.如权利要求9所述的聊天机器人的多人语音分离系统，其特征在于：所述预处理的方法包括以下子步骤：

步骤11：对所述混合信号x进行中心化处理，

其中，i＝1…..n，n为实系数；

步骤12：进行PCA白化处理，

z＝Vx＝ED^-1/2E^Tx

其中，V为白化矩阵，E为中心化数据的特征向量构成的正交矩阵，D为特征向量对应的特征值构成的对角矩阵，E^T为E转置矩阵。