基于混合模型頻譜相似性的盲反卷問題研究.pdf

1、盲源分離（Blind Source Separation，BSS）是指在對信號源和傳輸信道未知的情況下，只憑傳感器陣列得到的觀測信號恢復源信號的過程。由于盲源分離無需知道源信號的先驗信息，從而在信號處理領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。
　　 本文主要對卷積混合模型盲分離進行了研究，主要工作如下：
　　 首先介紹了盲源分離的研究背景及意義，闡述了盲源分離的研究現(xiàn)狀和一些重要的應(yīng)用領(lǐng)域。
　　 然后對卷積模型進行分析與研究，特別

2、介紹了卷積混合模型的復域瞬時分離算法：特征矩陣的聯(lián)合近似對角化法（JADE）；介紹了頻譜相似性、短時分析技術(shù)；并通過遺傳算法優(yōu)化排序模糊性問題以及最速下降法來優(yōu)化幅值不一致問題。
　　 最后通過實驗仿真的手段對語音信號卷積混合模型問題進行了研究和探討。將JADE法用于實驗仿真中，考察它們對人工合成的各種混合語音信號和現(xiàn)實環(huán)境中采集的混合語音信號的分離性能。著重考察了說話者與麥克風之間的距離對盲分離效果的影響。
　　 通過