多说话人分离与目标说话人提取的研究现状与展望

语音分离作为语音信号处理领域的前沿技术,具有重要的研究价值和广阔的应用前景。通常,麦克风拾取的信号包含有多个说话人的语音、噪声和混响。为了提升用户的听觉体验以及后端设备的处理性能,需要对混合信号进行语音分离。语音分离起源于著名的鸡尾酒会问题,旨在从混合信号中分离出说话人的语音信号。近年来,研究人员提出了大量的语音分离方法,显著提升了分离性能。本文对这些语音分离方法进行了系统的归纳和总结。首先,根据目标说话人的辅助信息利用与否,将语音分离方法分为两大类,即多说话人分离与目标说话人提取;其次,从传统到基于深度学习的角度,分别对多说话人分离和目标说话人提取两类方法进行详细介绍;最后,讨论了当前语音分离领域面临的一些挑战,并对未来的研究方向进行展望。