混合語音信號(hào)盲分離的實(shí)驗(yàn)研究.pdf

1、盲信號(hào)分離(Blind Source Separation，BSS)技術(shù)是近年來信號(hào)處理領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，由于其能夠在源信號(hào)及混合模型未知的情況下，僅從觀測(cè)的混合信號(hào)中恢復(fù)出原始信號(hào)。因此在無線通信、雷達(dá)、語音信號(hào)處理、醫(yī)學(xué)信號(hào)處理、圖像增強(qiáng)等方面有著廣泛的應(yīng)用。 混合語音信號(hào)的盲分離是該技術(shù)的研究初衷，也是信號(hào)處理領(lǐng)域中的一個(gè)難題。本文通過實(shí)驗(yàn)的方式，研究了瞬時(shí)混合語音信號(hào)盲分離的問題。本文的主要工作如下： 首先對(duì)盲

2、信號(hào)分離的研究現(xiàn)狀和發(fā)展水平進(jìn)行回顧論述，給出了盲分離問題的數(shù)學(xué)描述，包括盲分離問題的數(shù)學(xué)模型、盲分離問題可解的基本假設(shè)條件以及不確定性等。詳細(xì)介紹了本文中要使用的四種盲分離算法：基于信息最大化法(Infomax)、快速定點(diǎn)迭代法(FastICA)、聯(lián)合近似對(duì)角化法(JADE)、非負(fù)矩陣分解法(NMF)。 然后介紹了本文所設(shè)計(jì)的實(shí)時(shí)混合語音信號(hào)采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)的硬件部分主要由USB-1208FS數(shù)據(jù)采集卡，麥克風(fēng)，供電電源等設(shè)備

3、組成；軟件部分主要由LabVIEW語言編寫的數(shù)據(jù)采集程序來實(shí)現(xiàn)。 最后使用前文所介紹的四種分離算法，對(duì)采集到的混合語音信號(hào)進(jìn)行分離，通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)，研究了源信號(hào)的頻率相關(guān)性、說話人的講話方式、源測(cè)點(diǎn)的分布對(duì)分離效果的影響：給出了各種算法的分離性能評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明FastICA較其他算法對(duì)語音信號(hào)的分離效果更好；各種基于ICA的算法對(duì)相關(guān)性較小、源信號(hào)間距較大的語音信號(hào)有著較好的分離效果。本文所做的工作對(duì)實(shí)際工程中的語音盲分離研究