摘要
含噪混叠语音的分离是语音信号处理中的重要研究问题。该文针对语音信号的非平稳特性与不同语音源之间的相互独立性,提出用小波变换与独立分量分析相结合的方法来进行分离。首先利用小波变换分别对各含噪混叠语音进行消噪,然后用独立分量分析的方法对消噪后的混叠信号进行分离,最后进一步对分离信号作矢量归一和再消噪处理,得到各个语音源信号的最终估计。仿真结果表明这种方法取得了很好的分离效果。
A vital issue in speech processing is to extract source speeches from noisy mixtures. A method is presented based on wavelet transform and independent component analysis in this paper. Firstly, de-noise the noisy mixtures with discrete wavelet transform. Secondly, get them separated by independent component analysis. Finally, do the post-processing to the separated signals, then the estimated source speeches are got. Simulation results exhibit a high level of separating performance.
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2006年第9期1565-1568,共4页
Journal of Electronics & Information Technology
基金
国家自然科学基金(30000041)
教育部留学回国人员科研启动基金([2005]55)资助课题
关键词
语音分离
小波变换
独立分量分析
噪声消除
Speech separation, Wavelet transform, Independent Component Analysis(ICA), De-noising