1. 毕业设计（论文）主要内容：

聚类是一种机器学习技术，聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。同一组中的数据点应该具有相似的属性和特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和特征。聚类是一种无监督学习的方法，是许多领域中常用的统计数据分析技术。常用聚类算法有：K-MEANS、均值偏移聚类算法、DBSCAN聚类算法、期望最大化EM聚类、层次聚类算法等。

双人语音分离是指在单声道的情况下，对包括2个说话人语音中的目标语音进行分离。论文要求采集多种环境下的语音数据，使用一种基于聚类的方法对语音数据进行分离处理，并与其他的语音分离方法的效果进行比较和分析。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

（1）查阅相关文献资料15篇以上（其中近5年外文文献不少于3篇）。

（2）完成开题报告及任务书。

（3）采集多个混合语音信号，使用多种方法对语音进行分离处理，比较不同方法语音分离的效果。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

第1-3周：搜集资料，撰写开题报告。

第4-5周：论文开题。

第6-12周：撰写论文初稿。

4. 主要参考文献

[1] belhedi wiem; ben messaoud mohamedanouar. unsupervised single channelspeech separation based on optimized subspace separation[j]. speechcommunication. 2018, (12):93-101

[2] gunawan a a s , stevelino a , ngariantoh , et al. implementation of blind speech separation for intelligent humanoidrobot using duet method[j]. procedia computer science, 2017, 116:87-98.

[3] jindong zhang; guihe qin; ye liu. speechseparation in the vehicle environment based on fastica algorithm [j]. journalof multimedia[j], 2016, 33 (9) :2693-2696.