單雙通道欠定瞬時(shí)混合語音盲分離算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、專業(yè)學(xué)位碩士學(xué)位論文單雙通道欠定瞬時(shí)混合語音盲分離算法研究與實(shí)現(xiàn)ResearchandImplementationofMonaural／BinauralUnderdeterminedInstantaneousBSSofSpeechMixtures作者姓名：鄞姻題=學(xué)號(hào)：3】_!魚兇圣壘完成日期：呈Q!墨：Q墨：Q壘大連理工大學(xué)DalianUniversityofTechnology大連理工大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士學(xué)位論文摘要盲分離(BlindS

2、ourceSeparation，BSS)是指在源信號(hào)及混合信道未知的情況下，將源語音信號(hào)從混合信號(hào)中分離出來。盲分離算法在語音信號(hào)處理、無線通信等領(lǐng)域都具有重要應(yīng)用，是目前研究的熱點(diǎn)課題。當(dāng)混合語音的合成過程中不存在反射信號(hào)時(shí)，合成的信號(hào)是瞬時(shí)混合信號(hào)。通常情況下，混合語音信號(hào)的數(shù)目小于源信號(hào)的數(shù)目，屬于欠定語音BSS難題。其中，單通道和雙通道混合語音信號(hào)的分離，更是欠定語音BSS研究的難點(diǎn)。盡管這方面研究己取得一些可喜的成果，但現(xiàn)有算

3、法仍存在著一定的局限性，分離性能還有待提高。為此，本文主要圍繞單通道和雙通道欠定瞬時(shí)語音盲分離算法開展研究。針對單、雙通道欠定瞬時(shí)混合語音的盲分離問題，本文主要做了如下三個(gè)方面的工作：(1)改進(jìn)了一種較為有效的稱作BLUES(BLindUnderdeterminedExtractionofSources)的雙通道欠定瞬時(shí)語音盲分離算法，根據(jù)條件數(shù)的意義，將其固定門限值改為自適應(yīng)門限值?；诜抡嫘盘?hào)和實(shí)際信號(hào)進(jìn)行的盲分離實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文

4、算法提高了雙通道欠定混合語音的分離性能；(2)引入了小波分解和重構(gòu)算法，結(jié)合本文改進(jìn)的自適應(yīng)門限BLUES算法，提出了一種有效的單通道語音分離算法，語音分離實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文單通道分離算法的有效性；(3)整合現(xiàn)有的多種語音盲分離算法，基于MatlabGUI開發(fā)了一種適合多種混合語音信號(hào)分離的用戶圖形界面軟件，從而在軟件層面上實(shí)現(xiàn)了多種混合語音信號(hào)的欠定盲分離。關(guān)鍵詞：欠定；瞬時(shí)混合：盲分離(BSS)：小波分解與重構(gòu)：用戶圖形界面(GUI