一种基于支持向量机的双耳语音分离方法

摘要

本发明公布了一种基于支持向量机的双耳语音分离方法，该方法首先将双耳声信号经过Gammatone滤波器后，提取各个子带声信号的耳间时间差ITD和参数耳间强度差IID；在训练阶段，将包含两个声源的纯净混合双耳声信号提取的子带ITD、IID参数作为支持向量机SVM的输入特征，训练得到每个子带的SVM分类器，在测试阶段，在混响和噪声环境下，对包含两个声源的测试混合双耳声信号提取子带特征，利用各个子带的SVM分类器，对各个子带的特征参数进行分类，从而完成对混合语音中各个声源的分离。本发明基于支持向量机模型的分类能力，实现了复杂声学环境下鲁棒的双耳语音分离，同时有效解决了频点数据丢失的问题。