说话人个数时变的盲分离研究

现有的语音盲分离算法都是针对说话人个数已知且在分离过程中恒定的情况，现实中说话人个数是时变的，提出仅用2个麦克风对说话人个数时变的语音信号进行盲分离的方法，不仅能反映说话人个数时变的过程，而且解决了麦克风与说话人之间个数差异引起的超定、欠定问题。     

基于频域去相关的语音信号分离

目前基于纯净语音信号的语音识别系统和说话人识别系统都已达到了很高的识别率,但是当信号中含有噪声,特别是含有语音噪声时,识别率就会大大降低.解决这一问题的关键是实现语音与噪声的自动分离.考虑到语音信号的非平稳特性,把时域去相关的思想推广到频域,提出了频域去相关算法,实验结果显示了算法的有效性.