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摘要
语言是人类最重要的信息交流方式，在实际环境中，各种噪声严重影响语音的音质及清晰度，使语音识别的正确率明显下降。若应用语音分离技术将目标语音从混合语音中分离出来，则能有效提高语音识别的性能。语音分离可分为单声道语音分离和多声道语音分离，其中单声道语音分离最为困难。论文研究了基于听觉场景分析（CASA）的单声道语音分离方法，首先以基音周期轨迹为线索，根据浊音的谐波结构，分离出目标语音的频谱，再由傅里叶反变换（IFFT）重构分离语音，针对分离语音中存在的窜音现象，采用振幅平滑和相位调整法消除窜音。实验结果表明，该方法能有效消除窜音现象，显著提高分离语音的清晰度。
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