实际语音盲分离客观评价指标研究  

Performance Evaluation for Speech Signals Blind Separation in Real-environment

作　　者：邓智恒[1] 罗伟栋[1] 

机构地区：[1]上海大学通信与信息工程学院,上海200072

出　　处：《电声技术》2007年第9期61-65,69,共6页Audio Engineering

基　　金：国家自然科学基金(60472103);上海市科委应用技术项目;上海市重点学科项目(T0102)

摘　　要：由于没有可比对的语音源信号,如何评价实际语音盲分离的效果非常困难。目前还没有相应的客观评价指标。将语音特征引入实际语音盲分离评价指标,提出了基于信号相关性和Mel倒谱系数高斯混合模型的听觉-独立性联合指标,客观评价了实际语音盲分离的性能。Since speech signals are unavailable, it is difficult to evaluate BSS（Blind Signal Separation） performance in the real-environment. A new separation method based on ear mechanism and independent measure is proposed. The signal correlation is incorporated into MFCC（Mel-Frequency Cepstrum Coefficient ） -based GMM（Gauss Mixed Model） to evaluate the separation performance,in which speech signals are unnecessary.

关 键 词：语首处理 独立分量分析 高斯混合模型 盲分离评价指标 同步比较 

分 类 号：TN912[电子电信—通信与信息系统]