廣義高斯分布在樂音盲分離中的應用研究.pdf

1、樂音信號作為一類隨機信號被人們熟知，其概率密度函數(shù)全面描述了樂音信號的統(tǒng)計特性，是樂音信號處理的理論基礎和分析工具，其應用涉及樂音信號檢測、識別、分離、分類和特征提取等領域。本文用廣義高斯分布(GeneralizedGaussian Distribution，GGD)對樂音信號的概率密度建模，并圍繞廣義高斯分布在樂音盲分離的應用展開研究，包括以下幾方面內容:
　　 1.較深入地研究了樂音信號概率密度估計問題。鑒于廣義高斯分布在語

2、音概率模型中的理論基礎，統(tǒng)計不同信源不同時長的時域樂音信號，以及STFT每個頻帶處時變成分的頻率直方圖。通過觀察樂音信號直方圖的形態(tài)變化，本文選擇廣義高斯分布對樂音信號的概率密度建模。
　　 2.考察廣義高斯分布在時域樂音盲分離中的應用，將廣義高斯分布用于時域樂音信號概率密度函數(shù)建模，給出一種基于GGD盲分離算法的確定形狀參數(shù)的方式，稱為基于GGD的動態(tài)參數(shù)估計，用于解決多通道樂音盲分離問題。為了加快收斂速度，將降采樣處理加入動

3、態(tài)參數(shù)估計ICA算法中，從而減少CPU運行時間。仿真實驗表明基于GGD的動態(tài)參數(shù)估計ICA具有優(yōu)良的性能，以及對同系混合樂音源和雜系混合樂音源的普適性。同時，用廣義高斯分布對樂音信號時域基函數(shù)對應投影系數(shù)的概率密度函數(shù)進行建模，驗證了基于時域基函數(shù)的單通道樂音盲分離的有效性。
　　 3.考察廣義高斯分布在頻域樂音盲分離中的應用，用廣義高斯分布對STFT每個頻帶處時變成分的概率密度函數(shù)建模，解決頻域內卷積混合樂音盲分離問題。為了更