盲聲源分離技術應用研究.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源聲源信號,對于人與人或是人與機器的交流來說,都是相當重要的一件事情。因此盲聲源分離在人們的日常生活中是很重要的技術應用。另外盲聲源分離技術在人和機器之間的聲源通信信道建構也得到廣泛應用。
　　盲聲源分離(BSS)是一種僅僅使用每個通道觀測信號信息的估計源聲源信號的方法。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)行這個估計過程。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個卷積混合觀測信號中分離出n個源信號。具體步驟為:開始將時域觀測信號通過短時傅立葉變換(STFT)轉(zhuǎn)化到時頻域。然后利用FastICA分離算法在頻域分離觀測信號,最后通過頻點對換、幅度解混、時頻掩蔽和逆短

3、時傅立葉變換一系列操作,我們最終就可以得到估計的源聲源信號。
　　2.另外本文研究了系統(tǒng)是欠定的情況下,即從m個瞬時混合觀測信號中分離出n個源信號,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路源信號的實驗條件下完成的。具體過程可以分為三個階段: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