[发明专利]基于复空间角中心高斯混合聚类模型和双向长短时记忆网络的波束成形语音分离方法在审
| 申请号： | 202211413063.0 | 申请日： | 2022-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN115713943A | 公开（公告）日： | 2023-02-24 |
| 发明（设计）人： | 邓宇汐;周琳;程云苓;王启瑞;许越;曹焱翔;庄程浩 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G10L21/0208 | 分类号： | G10L21/0208;G10L21/0216;G10L21/0264;G10L21/0272;G10L25/30 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 沈廉 |
| 地址： | 211102 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种基于复空间角中心高斯混合聚类模型和双向长短时记忆网络的波束成形语音分离方法。训练阶段，计算参考通道训练语音信号的对数功率谱、参考通道训练语音信号与其余通道训练语音信号之间相位差的正弦和余弦值，作为双向长短时记忆网络的输入特征。基于复空间角中心高斯混合聚类模型，计算各目标声源的掩蔽值，作为双向长短时记忆网络的训练目标，损失函数采用均方误差损失。测试阶段，根据双向长短时记忆网络输出的各目标声源在参考通道测试语音信号中的掩蔽估计值，计算多通道测试语音信号的协方差矩阵并进行广义特征值分解，基于各目标声源预期信噪比增益最大化准则，得到各目标声源的波束成形器系数，从而分离得到各目标声源。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 空间 心高 混合 模型 双向 短时记忆 网络 波束 成形 语音 分离 方法 | ||
【主权项】：
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