混合语音信号的盲分离技术

在语音信号盲分离问题中,通过短时傅立叶变换把语言信号从时域卷积混合转化为各频点的瞬时混合将导致分离结果出现次序和幅度上的不确定性.本文通过实验探讨了信号盲分离的方法及其幅值补偿与重新排序的方法,并在MATLAB环境中进行了仿真,实现了语音信号的盲分离.     

欠定盲源分离在语音信号处理中的应用研究

语音信号处理是欠定盲源分离的一个重要研究领域。本文基于混合语音的基本模型,分析并讨论了两种欠定盲源分离方法在语音信号处理中的应用思路。欠定混合语音信号分离更接近实际情况,有着重要的研究意义。     

扩展联合对角化算法及其在语音分离中的应用

用扩展联合对角化（JADE）算法对混合语音信号进行盲源分离,并对分离前后的语音信号的波形和频谱进行了分析比较．实验表明,JADE算法在混合语音信号的分离中是有效的．     

基于高斯模型和贝叶斯理论的单信道语音盲源分离

单信道盲源分离是盲信号分离的重要研究方向.针对单信道线性混合语音信号一次分离后不能完全消除干扰语音的问题,提出了基于子频率分量高斯混合模型与贝叶斯理论的多次盲源分离方法.首先,对源语音的子频率分量分别进行训练,建立高斯混合模型;然后,应用贝叶斯理论从混合语音中首次分离源语音,并针对一次分离后目标语音中仍混有干扰语音的问题采取多次分离的方法,实现尽可能的彻底分离.实验结果表明,这种方法取得了良好的分离效果.     

核独立分量分析在盲源信号分离中的应用研究

提出利用核独立分量分析来分离混合语音信号的盲信号处理方法.介绍了基于核空间ICA的原理和基本算法,然后利用核独立分量分析算法和固定点快速分离算法分离了混合语音信号.试验结果表明:利用基于核独立分量分析的方法可以得到较为理想的分离效果.     

快速定点独立向量分析在语音信号盲分离中的应用

针对包括环境噪声的混叠语音信号分离困难问题,提出一种新的频域快速定点独立向量分析模型,对混叠语音信号进行盲分离.该模型中的每个源信号以向量形式混合,模型采用二次泰勒多项式把牛顿迭代算法直接应用于复变量对照函数,通过最优化使牛顿迭代规则更加简单和清晰.对实际采集的语音信号进行仿真,实验证明算法很好地分离了卷积盲源信号,新算法具有良好的收敛性和较高的准确性.     

基于小波域ICA和收缩函数处理的BSS算法

实际环境中的卷积混合情况对语音信号和音乐信号进行盲解卷是一个具有挑战性的问题,ICA在实际环境中的卷积 混合系统分离效果不太理想,分离出的信号中有串扰成分存在．本文介绍了一种新的后置处理方法,即用一组收缩函数去除ICA分离后的小波系数中的串扰成分．实验结果表明该方法能较好地分离语音信号和音乐信号．     

一种电气化铁路杂音干扰影响的消除方法

铁路通信线离接触网的距离较近,接触网的电流会对其产生杂音干扰,影响铁路通信的质量。为消除杂音干扰对铁路通信信号的影响,采用基于独立分量分析的盲源分离方法,对获得的混合信号进行白化处理,通过线性变换矩阵从混合信号中分离出原信号和杂音干扰信号。针对传输电话语音信号及远动装置的频移键控信号两种情况的杂音干扰进行了分离。仿真结果表明:采用基于ICA的盲源分离方法,能较好地分离铁路通信线上所传输的信号,去除接触网杂音干扰的影响,为提高铁路通信信号的质量提供了一种新的方法。     

确定盲分离中未知信号源个数的奇异值分解法

在信号源少于传感器观测到的混合信号时,未知信号源数目的估计一直是已有盲分离算法中一个未解决的问题,通过理论分析,提高并证明了在信号源盲分离问题中,可以通过计算混合信号数据矩阵的秩数来确定信号源的个数,存在观测噪声时,可以通过计算混合信号数据矩阵的奇异值分解进行估计未知信号源数目,给出了实际的计算方法,并通过计算实例证明了该方法的正确性和有效性,从而解决了盲分离中信号源个数的估计问题,为盲分离技术的应用进一步奠定了基础。     

基于自适应极大熵算法的混合语音信号分离

关于混合语音信号的盲分离问题,基于自适应的极大熵算法是一个非常良好的解决办法,本文深入研究了该算法并且针对实践应用中的一些问题.对该算法进行了改进.文章最后给出的实验结果表明,改进后的算法在盲分离语音信号和提高算法效率上,都是非常有效的.     

一种基于多判据综合决策的语音信号频域盲解卷积排序算法

在基于子带ICA的语音信号频域盲解卷积问题中,通过短时傅立叶变换把信号从时域卷积混合转化为各频点的瞬时混合将导致分离结果出现次序和幅度上的不确定性.在传统排序方法的基础上提出一种改进的基于多判据综合决策的排序算法,同时通过实验探讨了窗函数长度和信号非平稳性之间的关系.仿真实验表明,多判据决策有效克服了各种传统单一方法的局限,使得排序精度和最终分离质量获得提高.     

一种用于超高斯和亚高斯混合信号盲分离的新算法

揭示了ＩｎｆｏＭａｘ盲源分离算法也是以Ｋｕｌｌｂａｃｋ－Ｌｅｉｂｌｅｒ散度为代价函数的,它之所以能有效地用于语音盲分离,是因为所选取的非线性函数的导数能够近似为源信号的概率密度函度（ＰＤＦ）。由此又提出一种广义非线性ＩｎｆｏＭａｘ算法,该算法在估计分主矩阵的同时也对非线性函数进行迭代估计。实验结果表明这一算法能有效地分离任何超高斯和亚高斯信号的混合信号,包括语音、图像信号或其它信号的混合。     

同频同调制通信信号的卷积混合盲源分离

针时卷积混合同频同调制通信信号,提出一种新的卷积混合盲分离算法,利用滑窗Z变换将时域卷积混合形式信号通过数学变换转换到z域瞬时混合形式,通过成熟的线性混合盲分离算法分离出Z域源信号,估计出时域上的源信号.该方法适用于适定情形下的卷积混合盲分离问题,需要设置的分离参数只有一个,就是滑动窗口长度,从而降低了计算复杂度,提升了分离性能,易于硬件实现,可移植性强.     

超高斯与亚高斯混合信号的盲分离研究

基于信息最大化和自然梯度法原理,提出了一种超高斯与亚高斯混合信号的盲分离方法,该方法联合利用t分布密度模型和混合双曲正割函数密度模型对源信号概率密度函数进行估计,并采用峰度信息作为参数来选择密度模型及相应的非线性函数．对超高斯与亚高斯混合信号有较好的分离效果。用语音信号和心电信号仿真验证了算法的有效性。     

基于自然梯度算法的盲信源分离研究

盲信源分离试图从给定的一组混合观察数据中恢复未知的独立信源。文中介绍盲信源分离的一种非常重要的算法——自然梯度算法。对通信信号和自然语音信号采用不同的活动函数进行了盲信源分离的计算机模拟实验，结果显示该算法能够分别有效地分离这两类随机混合的信号。     

基于WPT分层和独立子波函数的单路心音混合信号BSS新方法

提出了一种基于小波变换分层和独立子波函数的单路混合信号的盲源分离新方法.首先讨论了单路混合信号分离模型,以及如何利用WPT进行窄带分层和获取独立子波函数的技术;然后通过结合独立子波函数进入单路混合信号,使单路混合信号由一维向量转化成为多维向量,以实现其盲分离;最后通过心音信号的分离实验,验证了本方法的有效性和可行性.     

基于压缩感知和优化算法的欠定盲源信号分离

针对目前欠定盲源信号分离在源信号不充分稀疏的情况下分离精度较低的问题,提出一种基于压缩感知和优化算法的欠定盲源信号分离方法.首先分析了欠定盲源信号分离和压缩感知问题的等价性,并建立基于压缩感知的欠定盲源信号分离的数学模型;然后以分离信号的稀疏性和互相关性来建立目标函数,并通过使用压缩感知和优化算法来实现欠定盲源信号的分离;最后对语音信号进行了仿真实验.实验结果表明,在源信号不充分稀疏的情况下,利用这种方法得到的分离信号与源信号的平均相似系数为0.990 3,由此可见这种方法是一种有效的、分离精度较高的分离方法.这也为欠定盲源信号分离问题的研究提供了一种新的途径和手段.     

基于蚁群算法和互信息进行非线性盲源信号分离

针对在非线性混叠盲源分离中代价函数往往具有许多局部最优解,而求解其全局最优解非常困难的问题,这里提出一种基于蚁群算法进行非线性盲源信号分离的方法.该方法用高阶奇数多项式拟合非线性混合函数,以分离信号的互信息作为代价函数.并对非线性混合信号进行了仿真研究.由此方法得到的分离信号和源信号的相似系数都在98%以上,仿真实验结果表明该方法能够对非线性盲源信号进行很好地分离.     

基于自适应互信息极小化算法的混合语音信号分离

针对混合语音信号的盲分离问题,基于自适应的互信息极小化算法是一个非常良好的解决办法,本文深入研究了该算法,并且为了加快算法的收敛速度,对该算法进行了改进,文章最后给出的实验结果表明,改进后的算法在分离语音信号和收敛速度上,都是非常有效的.     

单频点频域卷积混合盲分离技术

在双频点频域卷积混合盲分离算法的基础上,提出一种单频点频域卷积混合盲分离算法.通过恰当地选取频域盲分离中短时傅里叶变换（STFT）的参数,可仅依靠一个频率片上的分离信号来完成双频点算法.相对于传统频域卷积混合盲分离方法,该方法不受各频率片顺序不确定性不统一及比例不确定性不统一的影响.仿真实验证明了该算法的有效性.