基于時頻稀疏性的欠定盲源語音信號分離技術(shù)研究.pdf

1、目前，盲聲源分離技術(shù)隨著科技的發(fā)展也日趨成熟。如果觀測信號的數(shù)目大于或等于源信號的數(shù)目，將其定義為超定或正定盲聲源分離。否則將其定義為欠定盲聲源分離。與此同時，根據(jù)源信號的混合方式又可分為線性、卷積以及非線性盲聲源分離。本論文中主要針對線性欠定盲聲源分離問題進行研究，主要的工作如下：
　　1、對語音信號處理的基礎(chǔ)理論知識進行了闡述，并介紹了欠定盲聲源分離中利用語音信號的時頻稀疏性的解決方法“兩步法”—混合矩陣的估計和源信號的重建。

2、分別對混合矩陣估計算法和源信號重建算法進行了詳細的介紹，并分析各個算法的優(yōu)缺點。此外還介紹了估計混合矩陣和重建源信號同時進行的ICA算法。
　　2、針對混合矩陣的估計精度問題，研究了語音信號的稀疏性增強處理問題。通過將現(xiàn)有的篩選單源時頻點的算法進行研究，提出了一種新的高效篩選單源時頻點的算法，并通過仿真證明了其篩選單源時頻點的高效準確性。
　　3、利用篩選出來的單源時頻點，估計出混合矩陣，仿真證明了混合矩陣精度有所提高。在重

3、建源信號這一步中，針對最短路徑法的重建速度慢、精度低這一問題，提出了將最短路徑法和二值時頻掩蔽技術(shù)結(jié)合起來的算法，最后通過仿真證明了新的算法重建源信號的速度、精度都有所提高。
　　4、針對主要解決超定或正定的盲聲源分離問題的ICA算法進行研究，提出了一種將ICA算法與二值掩蔽技術(shù)結(jié)合起來的算法，充分利用語音信號的時頻稀疏性，將ICA算法應(yīng)用到欠定盲聲源分離中，并結(jié)合倒譜平滑減少了分離信號中的音樂噪聲。最后通過仿真實現(xiàn)了線性混合信號