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single-channel speech separation Based on Non-negative Matrix Factorization and Factorial Conditional Random Field

Chinese Journal of Electronics 2018年第5期27卷 1063-1070页

作者： LI Xu TU Ming WANG Xiaofei WU Chao FU Qiang YAN Yonghong Key Laboratory of speech Acoustics and Content Understanding Institute of AcousticsChinese Academy of Sciences Signal Analysis Representation and Perception Laboratory Arizona State University Xinjiang Laboratory of Minority speech and Language Information Processing

A new Non-negative matrix factorization(NMF) based algorithm is proposed for single-channel speech separation with a prior known speakers, which aims to better model the spectral structure and temporal continuity of speech signal. First, NMF and k-means clustering are employed to obtain multiple small dictionaries as well as a state sequence that describes the temporal dynamics between these dictionaries for each ***, a Factorial conditional random field(FCRF) model is trained using the state sequences and dictionaries to jointly model the temporal continuity of two speakers’ mixed signal for separation. Experiments show that the proposed algorithm outperforms the baselines with respect to all metrics, for example sparse NMF(+1.12 dB SDR, +2.37 dB SIR, +0.40 dB SAR, +0.2 MOS), nonnegative factorial hidden Markov model(+2.04 dB SDR,+4.26 dB SIR, +0.62 dB SAR, +1.0 MOS) and standard NMF(+2.8 dB SDR, +5.08 dB SIR, +1.06 dB SAR, +1.2 MOS).

关键词： single-channel speech separation Non-negative matrix factorization Factorial conditional random field k-means clustering

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