基于聚类的双人混合语音分离方法研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着人工智能技术的快速发展，语音分离作为语音信号处理领域的一个重要研究方向，在人机交互、语音识别、助听设备等方面展现出巨大的应用潜力。

当语音信号中存在多个说话人时，如何有效地分离出各个说话人的语音成为了一个极具挑战性的任务，也因此受到学术界和工业界的广泛关注。

本选题旨在研究基于聚类的双人混合语音分离方法，以期提高在复杂环境下双人语音分离的效率和准确率。

2. 本选题国内外研究状况综述

语音分离作为语音信号处理领域的一个经典问题，多年来一直受到广泛关注。

传统的语音分离方法主要基于信号处理技术，例如独立成分分析（ica）、非负矩阵分解（nmf）等。

这类方法通常需要一些先验假设，例如源信号的统计独立性等，在实际应用中存在一定的局限性。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题旨在研究基于聚类的双人混合语音分离方法，并实现一个原型系统。

主要内容包括以下几个方面：
1.语音信号预处理:对输入的双人混合语音信号进行预处理，包括采样、分帧、加窗等操作，为后续的特征提取做准备。

2.特征提取与表示:研究适合双人语音分离任务的语音特征，并探索有效的特征表示方法。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。

首先，对双人混合语音分离问题进行深入分析，研究其特点和难点，并调研现有的语音分离技术，特别是聚类算法在语音分离中的应用。

其次，根据研究目标，设计基于聚类的双人混合语音分离算法。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.改进聚类算法:针对现有聚类算法在双人语音分离任务中的不足，研究改进现有的聚类算法或提出新的聚类算法，以提高聚类的效率和准确率。

2.探索新的特征表示方法:研究更有效的语音特征表示方法，例如结合深度学习提取的语音嵌入特征，以更好地表征不同说话人的语音特性，提高聚类的准确性。

3.构建完整的系统:将所提出的算法进行系统实现，构建一个完整的双人混合语音分离系统，并对其性能进行全面的评估，验证其有效性和实用性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李宏伟，王刚，张雄伟. 基于改进u-net的单通道语音分离方法[j]. 电声技术，2021，45(12):15-19.

2.王海峰，李晋文，窦智. 基于深度学习的单通道语音分离研究综述[j]. 通信学报，2020，41(06):138-152.

3.刘文举，谢湘，彭圆圆，等. 基于改进掩蔽函数的语音分离算法[j]. 计算机应用，2020，40(04):1153-1158.