可穿戴设备上的人声分离研究

人声分离是智能语音领域的一个重要技术,用于把混合在一起的说话人声分开分别加以识别。基于麦克风阵列多波束成形以及基于深度神经网络的人声分离算法有大量的研究。但此类算法往往需要较大算力和存储空间,难以满足嵌入式低功耗的要求。可穿戴设备一方面由于设备的小型化和低功耗,要求更低的资源消耗。另一方面其穿戴在使用者身上,空间关系相对固定,更便利于麦阵波束成形的实现。本文在一种可穿戴设备,智能胸牌上研究了一种人声分离算法,其在自适应波束成形算法架构上引入一种增强干扰语音抑制的算法,以较小的计算复杂度达到了有效分离语音的效果。