盲聲源分離技術(shù)應(yīng)用研究.pdf

1、我們生活在聲音的世界里。在嘈雜的環(huán)境下,我們很難獲得理想的聲源,并且交談會變得不容易。因此從帶有噪聲的觀測信號中獲得我們想得到的目標(biāo)源聲源信號,對于人與人或是人與機(jī)器的交流來說,都是相當(dāng)重要的一件事情。因此盲聲源分離在人們的日常生活中是很重要的技術(shù)應(yīng)用。另外盲聲源分離技術(shù)在人和機(jī)器之間的聲源通信信道建構(gòu)也得到廣泛應(yīng)用。
　　盲聲源分離(BSS)是一種僅僅使用每個(gè)通道觀測信號信息的估計(jì)源聲源信號的方法。我們事先并不需要知道源信號的信

2、息,包括頻率特性、源信號空間位置或是源信號是怎樣混合的,就可以執(zhí)行這個(gè)估計(jì)過程。本文分別研究了聲源信號在超定情況下卷積混合和欠定情況下瞬時(shí)混合的盲信號分離問題。具體的研究工作如下:
　　1.首先本文研究了系統(tǒng)是超定的情況下,即從m個(gè)卷積混合觀測信號中分離出n個(gè)源信號。具體步驟為:開始將時(shí)域觀測信號通過短時(shí)傅立葉變換(STFT)轉(zhuǎn)化到時(shí)頻域。然后利用FastICA分離算法在頻域分離觀測信號,最后通過頻點(diǎn)對換、幅度解混、時(shí)頻掩蔽和逆短

3、時(shí)傅立葉變換一系列操作,我們最終就可以得到估計(jì)的源聲源信號。
　　2.另外本文研究了系統(tǒng)是欠定的情況下,即從m個(gè)瞬時(shí)混合觀測信號中分離出n個(gè)源信號,本文的研究僅考慮了源信號傳播過程中幅度衰減和時(shí)間延遲的情況,而沒有考慮聲音混響的情況。分離過程中主要利用了觀測聲源信號在頻域的稀疏性。我們的分離算法是在2路觀測信號和3路源信號的實(shí)驗(yàn)條件下完成的。具體過程可以分為三個(gè)階段:首先,在頻域通過勢函數(shù)聚類觀測信號的角度,將觀測信號按它們所屬的