2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、語(yǔ)音分離旨在從混合語(yǔ)音中提取單個(gè)說(shuō)話者的語(yǔ)音信號(hào)。通?;旌险Z(yǔ)音分為單通道和多通道,前者是指單個(gè)錄音器材錄制的混合語(yǔ)音,而后者是指采用多個(gè)錄音器材同時(shí)錄制的。分離前者的過(guò)程即為單通道語(yǔ)音分離,而分離后者即為多通道語(yǔ)音分離。由于單通道語(yǔ)音包含說(shuō)話者的先驗(yàn)知識(shí)較少,因而,單通道語(yǔ)音分離比多通道語(yǔ)音分離更為困難?,F(xiàn)有的各種語(yǔ)音分離器提供的人性化服務(wù),越來(lái)越受到人們的認(rèn)可和青睞。其中,語(yǔ)音分離技術(shù)可去除混合語(yǔ)音中的背景語(yǔ)音,提高語(yǔ)音的服務(wù)質(zhì)量,在

2、語(yǔ)音服務(wù)中起到重要作用。
  在單聲道語(yǔ)音分離中,非負(fù)矩陣分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)將語(yǔ)音信號(hào)的幅度譜或平方譜近似地分解為兩個(gè)非負(fù)的基矩陣和系數(shù)矩陣的乘積?;仃嚹軌蚝芎玫胤从痴f(shuō)話者的頻譜特性。因此,通過(guò)利用單個(gè)源語(yǔ)音信號(hào)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)特征,NMF可以從混合信號(hào)中有效地分辨出屬于每個(gè)源語(yǔ)音的元素,從而成功地分離單聲道混合語(yǔ)音。NMF在單聲道語(yǔ)音分離中表現(xiàn)出的巨大潛力,本文基于

3、NMF,研究單聲道語(yǔ)音分離問(wèn)題。
  本文主要工作如下:
  1)雖然卷積NMF(Convolutive Nonnegative Matrix Factorization,CNMF)和直推式NMF((Transductive Nonnegative Matrix Factorization,TNMF)都能夠比較有效地提取單個(gè)說(shuō)話者的語(yǔ)音信號(hào),但是TNMF無(wú)法捕捉信號(hào)連續(xù)性,而CNMF忽略混合信號(hào)中的有用信息。為解決TNMF和

4、CNMF的不足,本文提出了直推式卷積NMF(Transductive Convolutive Nonnegative Matrix Factorization,TCNMF)。TCNMF聯(lián)合使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)和混合信號(hào)來(lái)為每個(gè)說(shuō)話者學(xué)習(xí)若干個(gè)基矩陣。據(jù)此,TCNMF既能捕捉說(shuō)話者的語(yǔ)音信號(hào)的連續(xù)性,又能充分利用混合信號(hào)來(lái)學(xué)習(xí)更加準(zhǔn)確的基矩陣。在Grid語(yǔ)料庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與NMF、TNMF和CNMF相比,TCNMF顯著地提高了單聲道語(yǔ)音分離

5、性能。
  2)與NMF相比,魯棒NMF(Robust Nonnegative Matrix Factorization,RNMF)能夠更加有效地處理噪音數(shù)據(jù)。但是,RNMF不能保證學(xué)習(xí)到的系數(shù)矩陣為稀疏的。為增強(qiáng)系數(shù)矩陣的稀疏性,本文提出魯棒非負(fù)局部坐標(biāo)分解(Robust Nonnegative Local Coordinate Factorization,RNLCF)。RNLCF中的局部坐標(biāo)正則項(xiàng)約束基向量與原始數(shù)據(jù)點(diǎn)盡可能地

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