信息处理课群综合训练与设计-语音信号盲分离

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1、武汉理工大学信息处理课群综合训练与设计目录目录I摘要IIABSTRACTⅢ1前言11.1盲语音信号分离技术的背景及意义11.2语音噪声特性分析11.2.1语音的特性11.2.2语音信号的基本特征22盲信号处理32.1盲信号处理的基本概念32.2盲信号处理的方法和分类32.3盲信号处理技术的研究应用43盲源分离法63.1盲源分离技术63.2盲分离算法实现63.3盲源分离技术的研究发展和应用73.4独立成分分析83.4.1独立成分分析的定义103.4.2ICA的基本原理113.4.3本文对ICA的研究目的及实现124盲语音信号分离的实现及抑噪分析134.1盲语音信号分离的实

2、现134.1.1盲信号分离的三种算法144.1.2不同算法的分离性能比较144.2Fastica的算法仿真及结果分析184.2.1Fastica算法仿真实现184.2.2分离结果分析234.2.2FastICA算法的分离性能分析275结论296感想与总结307参考文献31附录3234武汉理工大学信息处理课群综合训练与设计摘要语音信号盲分离处理的含义是指利用盲源分离(BlindSourceSeparation，BSS)技术对麦克风检测到的一段语音信号进行处理。混合语音信号的分离是盲分离的重要内容，目前的混叠语音分离大多是建立在无噪环境中的混叠情形下，主要以盲源分离(Bli

3、ndSourceSeparation，BSS)，根据信号的统计特性从几个观测信号中恢复出未知的独立源成分。本文重点研究了以语音信号为背景的盲处理方法，在语音和听觉信号处理领域中，如何从混有噪声的的混叠语音信号中分离出各个语音源信号，来模仿人类的语音分离能力，成为一个重要的研究问题。具体实现主要结合ICA技术，将语音去噪作为一个预处理过程，对带噪声的混叠语音盲分离进行了研究，本文详细了介绍FastICA算法将该算法应用于实际的语音信号分离中，文章最后还介绍了分离效果评价准则，并比较了相关系数。关键词：语音信号，盲源分离，独立成分分析34武汉理工大学信息处理课群综合训练与设

4、计ABSTRACTBlindseparationofspeechsignalprocessing’smeaningisusingBSStechniquestoseparatethemixedvoicesignalsrecordedinmicrophone.Separationofmixedspeechsignalsisimportantforblindseparation.Thecurrentseparationofoverlappingspeechisbuiltmostlyintheabsenceofaliasingnoiseintheenvironment,unde

5、rthecircumstances,mainlyinblindsourceseparation(BlindSourceSeparation,BSS),thestatisticalcharacteristicsofsignalseveralobservationsfromtheunknownsignaltorecovertheindependentsourcecomponents; ThisarticlefocusesonhowtoseparatethemixedspeechsignalusingFastICAalgorithm.Wefirstgettwocleanspe

6、echsignalsthenusingamixedmatrixtomixthespeechsignalstogetthemixedsignals.AndthenweuseFastICAalgorithmtoseparatethemixedspeechsignal.Finally,weusethecorrelationcoefficientandtherelativeerrortoevaluatetheseparationeffects.Thesimulationresultsdemonstratethattheseparationeffectsaresatisfied.

7、KeyWords:Voicesignal,voicesignalnoise,blindsourceseparation,independentcomponentanaly34武汉理工大学信息处理课群综合训练与设计1前言1.1盲语音信号分离技术的背景及意义近些年来，混合语音信号分离成为信号处理领域的一个研究热点。在信号处理中我们经常遇到这样的问题，如何从一组未知的随机信号经过一组混合系统得到的观测信号种恢复出这些原始信号，如果重构过程中没有混合系统和原始信号的先验知识，我们就称该过程为盲分离。其理论也不断运用到图像、通讯、医学等领域在语音方