一种基于卷积神经网络的端到端语音分离方法

摘要

大部分的语音分离系统仅仅增强混合的幅值谱(短时傅里叶变换的系数),但是对于相位谱却不做任何处理.然而,最近的研究表明相位信息对于语音分离的质量起着很重要的作用.为了同时利用幅值和相位信息,本文提出了一种有效的端到端分离方法.这种方法是直接利用原始语音波行点作为特征,是一种基于编解码器的卷积神经网络结构.跟其他的说话人独立的语音分离系统不同,本文提出的方法其神经网络只输出一个说话人的信号,其他的语音可以由混合语音与网络输出信号的差值获得.我们在TIMIT数据集上验证本文提出的方法.实验结果表明,本文提出的方法明显优于句子级别的排列不变性训练(utterance-level permutation invariant training,uPIT)基线方法,对于信号失真比(signal-to-distortion ratio,SDR)相对提高了16.06％.