基于短時綜合相加法的語音盲信號分離的研究及其DSP實現.pdf

1、盲信號分離(BSS)在語音分離與識別、陣列處理與數據分析、生物信號處理、數字通信以及圖像增強等多種領域正得到日益廣泛的應用.這一方向的研究也因此成為信號處理領域近年來的熱點之一.盲信號的混合方式有瞬時混合和卷積混合兩種形式,目前瞬時混合的研究已經比較成熟并且產生了很好的分離效果,其主要方法有獨立分量分析(ICA)和主分量分析(PCA).但是,在真實的物理聲學環(huán)境中,由于多徑效應,信號的傳輸具有延遲性,因此語音的混合為卷積混合形式.語音盲

2、信號分離系統的實現由于以下三個原因的影響而變得非常復雜和特殊:沖擊響應有大約數百毫秒的持續(xù)時間;沒有任何其它先驗信息,僅根據源信號之間的統計獨立性質;系統必須是自適應的.因此實現高質量的語音盲信號分離系統仍是一個極賦挑戰(zhàn)性的課題.為實現語音盲信號分離,人們提出了各種方法,在這些方法中,從頻域分析研究得較多.時域的卷積混合變換到頻域就成了瞬時混合,因此我們可以在頻域中用瞬時混合的方法(如:ICA)對時域的卷積混合進行盲信號分離.但用傳統的

3、頻域方法將產生頻率分辨率降低和信號間頻譜相互干擾的矛盾,矛盾的任何一方突出時都會影響分離效果.為了解決這一矛盾,我們把短時綜合疊接相加法引進到語音盲信號分離,這一方法有效地緩解了這一矛盾.因為傳統的方法是窗函數的長度等于FFT變換的長度,而我們用的短時綜合疊接相加法是FFT變換的長度等于窗函數的長度的兩倍(FFT變換的序列由加窗序列和零i序列組成),如果在窗函數的長度相等的情況下,由于該方法FFT變換的長度等于傳統方法的兩倍,因此頻譜分