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基于数据和模式双驱动CASA语音分离研究

2017年 基础理论
  • 成果简介
  听觉场景分析中的 IBM 估计是其解决问题的核心,模式驱动以往大多采用统计学习的方法,贝叶斯方法是其典型的代表之一,但现有方法的不足之处是其对(T-F)时频单元的独立性假设,未考虑时频单元之间的关联性。为此我们从两个方面入手利用局域关联信息提高分离性能:一方面,根据属于同一片段的单元来自同一声源这一被证实的假设,直接建立一个势函数表征邻域 T-F 单元掩蔽标识的关联性;另一方面,参考一时段的局...
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