一种采用振荡器神经网络的CASA计算模型语音分离算法

基于听觉现象分析 (CASA)模型的基本原理 ,在仅有单通道输入混合语音信号时 ,采用振荡器神经网络 ,提出了一种 CASA改进模型语音分离算法结构 .文中利用一个实例说明了新算法的具体实现步骤 .讨论了新算法机构中语音听觉外围处理部分和分割神经网络处理部分 .通过上述两个部分的处理可以将输入混合语音信号在时频域上分割为若干有听觉感知意义的语音听觉感知成分分段 Segments,以便于新算法后续处理部分中语音 Segments的聚类和分离重构输出处理 ,最终完成语音分离任务 .