基于聚类的双人混合语音分离方法研究与实现文献综述

语音分离作为语音信号处理领域的关键技术之一，近年来受到越来越多的关注。

混合语音分离旨在从混合语音信号中分离出各个声源的语音，其在语音识别、语音通信、助听器设计等领域具有广泛的应用。

传统的语音分离方法通常基于信号处理技术，如独立成分分析（ICA）和非负矩阵分解（NMF）。

然而，这些方法在处理复杂的混合语音信号时，分离效果有限。

近年来，深度学习技术在语音分离领域取得了显著进展。

基于深度学习的语音分离方法利用深度神经网络强大的非线性建模能力，能够学习混合语音信号的复杂特征，从而实现更准确的语音分离。

其中，基于聚类的语音分离方法，通过对语音信号进行聚类分析，将属于不同声源的语音信号划分到不同的类别，从而实现语音分离。

这种方法有效地利用了语音信号的时频特征和声学特征，对于处理双人混合语音分离问题具有良好的应用前景。

本文综述了近年来基于聚类的双人混合语音分离方法的研究进展，首先介绍了语音分离和聚类分析的基本概念，然后重点阐述了基于聚类的双人混合语音分离方法的主要研究方向，包括基于谱聚类的语音分离方法、基于K-means聚类的语音分离方法以及基于深度聚类的语音分离方法。

此外，本文还总结了常用的数据集和评价指标，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。