基于声纹识别的语音分离算法研究开题报告

全文总字数：6129字

1. 研究目的与意义（文献综述）

目的和意义：

语音信号对于人类交流是至关重要的，也是人机交互的天然工具，语音在智能家居、语音识别、智能机器人等多个领域都获得了广泛的应用。然而就像在鸡尾酒会场一样，人们讲话通常会受到各种噪声干扰，从而给有听力受损的人们带来麻烦，特别是对于有听力障碍的人，他们在嘈杂的环境中很难理解别人的对话。根据世界卫生组织公布的数据显示，2016年全球听力损失的人群达5.5亿人，2015年全球的助听器的用户数1300万台，低于10%的验配率，在中国更低，只有4%左右。纵然，google now和apple siri，科大讯飞等公司研发的自动语音处理系统再过去几年中取得了很大进展，但是在处理被破坏的语音时，其实用性大大降低。语音分离作为自动语音识别设备的前端技术，因此，设计能够提取混合语音中的目标语音队自动语音识别系统具有非常重要的意义。

从混合语音中分离出目标语音被称为语音分离问题，是“鸡尾酒会问题”的研究对象。在过去几十年中，在重要的实际应用，如助听器设计和自动语音识别（auto-matic speech recognition，以下简称asr）的驱动下，已经提出了许多算法和系统来处理语音分离问题。有的使用单麦克风作为语音分离的研究，有的使用两个或者更多麦克风作为语音分离的研究，从应用层面来看，单声道语音分离研究是最理想的研究对象，因为单声道研究系统更易于在设备上实现，对部署的限制也较少。但单声道语音分离研究也非常具有挑战性，即便经过经过了数十年的努力，它仍然没有能很好的解决。

2. 研究的基本内容与方案

基本内容与目标：

1、通过基于deep embedding方法提取说话人的语音特征参数。

2、根据训练得到的语音特征参数从多个说话人的混合音频中分离出目标说话人的音频。

3. 研究计划与安排

(1)2020/1/14—2020/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；

(2)2020/3/1—2020/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；

(3)2020/5/1—2020/5/25：撰写及修改毕业论文；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 徐李娟,黄莹,吴玺宏,吴艳红,李量.“鸡尾酒会”环境中的知觉线索的去掩 蔽作用[j].心理科学进展,2009,17(02):261-267.

[2] christian·jutten,jeanny·herault(1991).blind separation of sources, part i: an adaptive algorithmbased on neuromimetic architecture. signal processing, volume 24, pages 1-10.

[3] comon, pierre. independent component analysis, a newconcept[j]. signal processing, 1994, 36(3):287-314.