6、多通道语音信号的空间聚类与分离技术解析

多通道语音信号的空间聚类与分离技术解析

1. 模型训练与数据适应性

在语音识别和信号处理领域，模型的训练数据应能反映其实际运行时的条件。常见的训练方法之一是使用多条件数据，即让识别器在混合了多种不同噪声的语音数据上进行训练，期望测试时遇到的噪声与训练时的某种噪声相似。这种多条件训练对基于高斯混合模型（GMM）和深度神经网络（DNN）的声学模型都有益处。DNN增强系统同样可以针对固定麦克风阵列在不同声源位置上进行泛化训练，甚至能在线性阵列的不同麦克风间距上实现泛化。

对于麦克风、声源和房间的新空间配置，直接在判别训练过程中进行泛化代价较高，但可以通过波束形成自然地从数据中提取相关信息。传统波束形成假定阵列几何结构已知，这限制了其在新条件下的泛化能力，而基于无监督定位的聚类方法则避免了这一假设。这种方法已成功应用于双麦克风分离、大型临时麦克风阵列的定位、校准以及时频（T - F）掩码的构建，也可用于分布式麦克风阵列。

2. 时频掩码与空间聚类原理

空间聚类方法基于时频掩码的思想，通过对频谱图中的不同时频点施加不同的衰减，来抑制混合信号中不需要的声源。对时频点进行聚类会得到具有相似空间特征的点组，安排每个时频点在各个组中的隶属权重，就能得到用于分离单个声源的时频掩码。这种基于掩码的方法与传统的盲源分离（BSS）方法不同，传统BSS方法试图对所有时频点的所有声源进行建模。

3. 多通道语音信号模型

3.1 时域与频域信号关系

设时域中感兴趣的信号为 $x_1[n]$，若它与 $I - 1$ 个其他信号 $x_i[n]$ 一起在 $J$ 个麦克风处记录，第 $j$ 个麦克风处的信号为 $y_j[n]