语音信号的盲分离(毛丽娟)
盲源分离技术在语音信号处理中的应用研究
盲源分离技术在语音信号处理中的应用研究随着科技的不断发展，语音信号的处理也越来越受到人们的重视。
盲源分离技术是一种在语音信号处理中广泛应用的方法，可以有效地分离出多个信号中的不同源，提高语音信号处理的效果。
本文将从盲源分离技术的原理、应用场景以及未来发展等方面对其进行研究分析。
一、盲源分离技术的原理盲源分离技术是通过对源信号的统计特性进行分析和提取，从多个混合信号中将不同的信号源分离出来的机器学习技术。
例如：在一个房间里同时进行两个人的语音对话，我们可以将这两个人的声音进行分离。
但是，在实际语音信号处理中，有很多情况下无法获得各个源信号的准确信息，也就是盲源分离。
其基本思想是利用不同源之间的统计独立性进行盲分离，使各个源信号分离出来并恢复原有的信号。
盲源分离技术的方法主要分为以下两种：1. 基于独立分量分析 (ICA) 的盲源分离独立分量分析（ICA）是一种随着神经网络的兴起而出现的一种新的信号处理方式，也是盲源分离中较为经典的一种。
该方法是基于统计学的分析，利用确定性的盲源分离技术，将混合信号分离成多个相对独立的信号。
2. 基于时域盲源分离的方法时域盲源分离 (TDB) 技术是一种实时的语音信号处理技术，通过利用信号的时间序列特性，将源信号进行盲分离。
通过在时域中对信号进行处理，利用各个源信号本身的时间序列相关和独立性，将混合信号分离出来。
二、盲源分离技术的应用场景1. 语音识别当在噪音环境中识别单个人的语音信号时，盲源分离技术可以提高语音识别的准确度。
因为在噪音比较高的情况下，单纯使用语音识别算法并不能很好地区分出具体的语音信号。
2. 环境监测环境监测中，盲源分离技术可以用于分析大量混杂的信号，识别出需要监测的信号，然后对其进行分类、分析和处理。
因此，盲源分离在环境监测领域中具有广泛的应用前景。
3. 音频信号处理在音频信号处理领域中，盲源分离技术可以用于音乐和声音信号识别以及其它类型的音频信号分离和处理。
《视听结合的多模态语音分离研究》范文
《视听结合的多模态语音分离研究》篇一一、引言随着多媒体技术的飞速发展，多模态语音分离技术已成为当前研究的热点。
多模态语音分离技术，尤其是视听结合的方法，在处理复杂环境下的语音信号时，能够显著提高语音识别的准确性和鲁棒性。
本文旨在探讨视听结合的多模态语音分离的原理、方法及其应用，为相关领域的研究提供理论依据和实践指导。
二、多模态语音分离技术概述多模态语音分离技术是一种综合利用多种信息源（如音频、视频等）进行语音分离的技术。
在复杂环境下，多模态语音分离技术能够充分利用各种信息源的互补性，提高语音识别的准确性和鲁棒性。
其中，视听结合的多模态语音分离技术是近年来研究的热点。
三、视听结合的多模态语音分离原理视听结合的多模态语音分离技术主要利用音频和视频两种信息源。
在音频方面，通过麦克风等设备捕捉到的声音信号中包含多个说话人的语音信息。
在视频方面，通过摄像头等设备捕捉到的画面中，人的口型变化与所发出的语音具有密切关系。
因此，通过将音频和视频信息相结合，可以实现对多说话人语音的分离和识别。
四、视听结合的多模态语音分离方法（一）特征提取特征提取是视听结合的多模态语音分离的关键步骤。
在音频方面，需要提取出声音信号的频谱特征、时序特征等；在视频方面，需要提取出说话人的口型特征、面部表情特征等。
这些特征将作为后续处理的基础。
（二）信息融合将提取出的音频和视频特征进行融合，充分利用两者之间的互补性。
常见的融合方法包括基于概率模型的方法、基于深度学习的方法等。
通过信息融合，可以实现对多说话人语音的准确分离和识别。
（三）算法实现根据融合后的信息，采用相应的算法进行语音分离和识别。
常见的算法包括基于盲源分离的算法、基于深度学习的算法等。
这些算法能够有效地从混合声音中提取出各个说话人的语音信息。
五、应用与展望视听结合的多模态语音分离技术在许多领域具有广泛的应用前景。
例如，在会议、讲座等场景中，可以通过该技术实现对多个发言人的语音进行实时转写和识别；在安全监控领域，该技术可以帮助警方从复杂的监控视频中提取出有用的语音信息；在人机交互领域，该技术可以实现更加自然、高效的人机交互方式。
【国家自然科学基金】_盲源信号分离_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801
科研热词 盲源分离 独立分量分析 故障诊断 非平稳信号 盲信源分离 振动与波 高阶累积量 频谱分析 频域 非负矩阵分解 非线性盲源提取 非线性盲源分离 非平稳 雅克比方法 阈值函数 重盲源分离 近似联合块对角化 跳频信号 贝叶斯推论 语音信号处理 船舶 航空发动机 联合对角化 线性聚类 第二代小波 稀疏成分分析 相合束广义特征分解 相关系数分析 盲解卷积 盲源信号分离 盲信号处理 盖尔圆理论 白化 滚动轴承 源数估计 测向 波束形成 水下航行器 歌曲数据库 次序不确定性 最小输出能量 最大比合并 时频比 时频分析 时频分布 时差估计 旨源分离 旋转机械 排列模糊 振源 投影梯度算法 小波多分辨率分析
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
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2011年 科研热词 盲源分离 独立分量分析 飞机 脑电信号 独立成分分析 梯度算法 循环累积量 信息处理 雅可比旋转 跳频信号 超定 负熵 贝叶斯推论 舱音 舱青 稀疏表示 稀疏分量分析 矩阵联合对角化 盲信号分离 独立变量分析 熵估计 涡扇发动机 波恩-约旦分布 欠定盲源分离 欠定盲分离 欠定混合 模糊聚类 机械振源 最大信噪比 故障诊断 振动信号处理 振动信号 循环平稳信号 广义hough变换 局域均值分解 小波重构 小波变换 小波分解 参考源信号 压缩感知 半盲分离 信源估计 信号源噪声 交流电机调速系统 互相关系数 主成分分析 fast ica 推荐指数 12 3 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
一种有效的语音信号盲分离方法
一种有效的语音信号盲分离方法
徐丽琴;何晓川
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2010(33)19
【摘要】频域盲语音信号分离存在着排序模糊问题,提出一种基于相邻频点幅度相关和DOA估计相结合的解排序模糊方法,并且通过对一系列预处理(白化)、独立分量分析和后处理算法的优化和有机组合,很好地实现了卷积混合语音信号的盲分离.用真实录制的语音信号进行了仿真实验,恢复出来的源信号的信干比较分离之前提高了约13 dB,证明了算法的有效性.
【总页数】4页(P87-89,93)
【作者】徐丽琴;何晓川
【作者单位】西安邮电学院,电信系,陕西,西安,710121;西安电子科技大学,电子工程学院,陕西,西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.7-34
【相关文献】
1.一种改进的自然梯度语音信号盲分离算法 [J], 岳建杰;赵旦峰;张成
2.一种新的基于频域独立成分分析的语音信号盲分离方法 [J], 吴奇昌;马峰;戴礼荣
3.一种有效的语音信号盲分离方法 [J], 张健;李白燕
4.一种基于TMS320C6713的语音信号频域盲分离算法 [J], 刘朝晨;吴强;殷超;李
清石;许宏吉;李玉军
5.一种语音信号欠定盲分离的新方法 [J],
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《语音信号处理》课程笔记
《语音信号处理》课程笔记第一章语音信号处理的基础知识1.1 语音信号处理的发展历程语音信号处理的研究起始于20世纪50年代，最初的研究主要集中在语音合成和语音识别上。
在早期，由于计算机技术和数字信号处理技术的限制，语音信号处理的研究进展缓慢。
随着技术的不断发展，尤其是快速傅里叶变换（FFT）的出现，使得语音信号的频域分析成为可能，从而推动了语音信号处理的发展。
到了20世纪80年代，随着全球通信技术的发展，语音信号处理在语音编码和传输等领域也得到了广泛应用。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，语音信号处理在语音识别、语音合成、语音增强等领域取得了显著的成果。
1.2 语音信号处理的总体结构语音信号处理的总体结构可以分为以下几个部分：（1）语音信号的采集和预处理：包括语音信号的采样、量化、预加重等操作，目的是提高语音信号的质量，便于后续处理。
（2）特征参数提取：从预处理后的语音信号中提取出能够反映语音特性的参数，如基频、共振峰、倒谱等。
（3）模型训练和识别：利用提取出的特征参数，通过机器学习算法训练出相应的模型，并进行语音识别、说话人识别等任务。
（4）后处理：对识别结果进行进一步的处理，如语法分析、语义理解等，以提高识别的准确性。
1.3 语音的发声机理和听觉机理语音的发声机理主要包括声带的振动、声道的共鸣和辐射等过程。
声带振动产生的声波通过声道时，会受到声道形状的影响，从而产生不同的音调和音质。
听觉机理是指人类听觉系统对声波的感知和处理过程，包括外耳、中耳、内耳和听觉中枢等部分。
1.4 语音的感知和信号模型语音的感知是指人类听觉系统对语音信号的识别和理解过程。
语音信号模型是用来描述语音信号特点和变化规律的数学模型，包括时域模型、频域模型和倒谱模型等。
这些模型为语音信号处理提供了理论基础和工具。
第二章语音信号的时域分析和短时傅里叶分析2.1 语音信号的预处理语音信号的预处理主要包括采样、量化、预加重等操作，目的是提高语音信号的质量，便于后续处理。
基于GA-IPF的PCMA信号盲分离算法
ZHANG Shan-Shan1,2, CHEN Gang1,2, LU Hua-Xiang1,2,3,4, DENG Qi1,2 1(University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) 2(Institute of Semiconductors, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100083, China) 3(Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 200031, China) 4(Semiconductor Neural Network Intelligent Perception and Computing Technology Beijing Key Lab, Beijing 100083, China)
引用格式: 张珊珊,陈刚,鲁华祥,邓琪.基于 GA-IPF 的 PCMA 信号盲分离算法.计算机系统应用,2019,28(9):196–202. /10033254/7089.html
声学信号处理中的盲源分离算法研究
声学信号处理中的盲源分离算法研究随着科技的发展和应用范围的扩大，声学信号处理算法的研究也变得越来越重要。
其中，盲源分离算法被广泛应用在语音识别、音频处理以及人机交互等领域。
本文将深入探讨在声学信号处理中的盲源分离算法研究。
一、什么是盲源分离算法盲源分离算法是一种通过对混合信号的处理来分离源信号的方法，其中“盲”表示未知源信号和混合过程，需要通过算法来估计。
对于多个服从独立分布的信号源，通过盲源分离算法可以将它们从混合过后的信号中分离出来。
这种方法的应用非常广泛，不仅限于声学领域，例如在图像处理中也有类似的应用。
二、盲源分离算法的研究方法盲源分离算法通常有两种主要的研究方法：基于似然函数的方法和基于独立成分分析（ICA）的方法。
基于似然函数的方法主要是通过寻找最有可能的源信号进行分离。
这种方法对源信号的统计分布和混合过程有一定的假设前提，如果假设满足，那么这种方法的效果还是不错的。
但是当假设不满足时，比如源信号的分布不满足高斯分布时，这种方法的效果就会受到影响。
而基于ICA的方法就没有这样的限制，它可以对任意独立分布的源信号进行分离。
这种方法的核心是通过独立性的定义来实现盲分离，即独立的信号源经过混合不会失去独立性。
ICA方法主要通过矩阵分解来实现，常见的方法有FastICA和JADE等。
三、盲源分离算法的应用盲源分离算法在声学信号处理中的应用非常广泛，例如语音识别、音频处理、降噪等。
其中，在语音识别中最为显著。
由于人类语言中的音频信号都是由多个音素组合而来，因此要对输入的声音信号进行识别，就必须将其分离为单一的音素信号，然后再进行识别。
这个过程就可以用盲源分离算法来实现。
在音频处理中，盲源分离算法也可以用来对不同的音源进行分离，例如从一段混合的歌曲中分离出各个乐器的声音，或者将人声和背景噪声分离出来等。
这种方法可以大大提高音频的清晰度和可理解度。
四、盲源分离算法的未来发展盲源分离算法的发展仍然面临着很多挑战，例如算法稳定性、混合模型假设等问题。
语音信号的盲分离(毛丽娟)
课程设计任务书学生姓名：毛丽娟专业班级：通信0906指导教师：黄铮工作单位：信息工程学院题目: 语音信号的盲分离初始条件①matlab软件②盲信号处理知识要求完成的主要任务:根据盲信号分离原理，用matlab采集两路以上的语音信号，选择合适的混合矩阵生成若干混合信号。
选取合适的盲信号分离算法（如独立成分分析ICA等）进行训练学习，求出分离矩阵和分离后的语音信号。
设计要求（1）用matlab做出采样之后语音信号的时域和频域波形图（2）选择合适的混合矩阵，得到混合信号，并做出其时域波形和频谱图（3）采用混合声音信号进行训练学习，求出分离矩阵，编写出相应的确matlab 代码。
（4）用求出的分离矩阵从混合信号中分离出原语音信号，并画出各分离信号的时域波形和频谱图。
（5）对结果进行对比分析。
时间安排第17周，仿真设计第18周，完成（答辩，提交报告，演示）指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日目录摘要 (3)Abstract (4)1 语音信号 (5)1.1 语音特性分析 (5)1.2 语音信号的基本特征 (6)2 盲信号处理 (8)2.1 盲信号处理的概述 (8)2.1.1 盲信号处理的基本概念 (8)2.1.2 盲信号处理的方法和分类 (9)2.1.3 盲信号处理技术的研究应用 (9)2.2 盲源分离法 (10)2.2.1 盲源分离技术 (10)2.2.2 盲分离算法实现 (10)2.3 独立成分分析 (11)2.3.1 独立成分分析的定义 (11)2.3.2 ICA的基本原理 (13)3 语音信号盲分离的实现 (15)3.1 盲信号分离的三种算法 (15)3.1.1 二阶盲辨识（SOBI） (15)3.1.2 FastICA算法 (15)3.1.3 CICA算法 (16)3.2 不同算法的分离性能比较 (17)3.3 FastlCA的算法仿真及结果分析 (17)4 结论 (22)5 参考文献 (23)附录 (24)摘要语音信号盲分离处理的含义是指利用BSS技术对麦克风检测到的一段语音信号进行处理。
语音信号分离技术研究
语音信号分离技术研究随着人工智能技术的不断发展和应用，语音信号处理技术也得到了迅速发展。
其中，语音信号分离技术更是备受瞩目。
随着语音信号处理技术的不断发展，语音信号分离技术在各个领域得到越来越广泛的应用。
本文将探讨语音信号分离技术的发展现状、研究方向和应用前景。
一、语音信号分离技术的发展现状语音信号分离技术是指将混合在一起的多个语音信号分离并恢复出单独的每一个信号。
在语音信号分离技术出现之前，大多数语音信号处理技术都是基于对单一语音信号的处理。
而随着语音信号分离技术的出现，我们能够在混音语音中分离出不同的语音信号，从而实现一些以前难以想象的任务。
目前，语音信号分离技术已经被广泛应用在很多领域，比如语音识别、听力康复、通信和娱乐等。
在语音识别方面，语音信号分离技术的应用可以提高识别率。
而在听力康复方面，可以在嘈杂环境中帮助听力受损者更好地听到说话者的声音。
在通信和娱乐方面，语音信号分离技术可以更好地实现语音和视频通信，以及音乐和视频制作等。
二、语音信号分离技术的研究方向目前，语音信号分离技术主要有线性盲源分离(Linear Blind Source Separation, LBSS)和非线性盲源分离(Nonlinear Blind Source Separation, NLBSS)两种方法。
LBSS是指从混叠的信号中提取独立的源信号，而不需要任何有关源信号的先验信息。
LBSS算法通常基于统计学理论(如独立成分分析、主成分分析等)，对混叠信号进行分离。
这种方法在实际应用中被证明是有效的，但是在源信号高度相关时会存在困难。
NLBSS则是指在混叠信号中进行非线性分析，通过对信号的高阶统计特性进行建模，实现对独立源信号的提取。
NLBSS方法通常使用基于神经网络或非线性统计模型的算法。
与LBSS相比，NLBSS方法可以有效地处理信号的高度相关性，但是需要较多的计算资源。
现在，基于深度学习的语音信号分离技术正在不断发展，成为语音信号分离技术的热点研究方向。
基于盲源分离的智能图像和语音信号去噪方法
2020.25科学技术创新基于盲源分离的智能图像和语音信号去噪方法韩春润吴一帆李佳蔚姚禹(江苏警官学院，江苏南京210031)在某些数字化或传输过程中，智能图像和语音信号经常因设备和环境因素，产生噪声。
消除智能图像和语音信号中的噪声一直是图像和语音处理[1]领域必不可少的研究课题。
目前，大多数降噪算法都是将含噪声的智能图像和语音信号作为混合信号进行滤波降噪，并未注意智能图像、语音信号和噪声之间存在统计上的独立关系。
使用正交频分复用降噪会破坏源信号的完整性，在去除噪声的同时，还会去除一些有用的信号。
尽管扩频通信技术不会对源信号造成损害并且可以弥补正交频分复用技术的不足，但降噪效果较差，并会保留一些干扰噪声。
在处理结果中，在源信号上还会依附一些干扰噪声。
因此，在空域或是在变换域中进行降噪，降噪结果往往呈现出噪声未完全去除或图像、语音信号减弱的情况。
盲源分离理论是将噪声信息、图像信号和语音信号识别为两个独立信号，然后盲源分离两个信号从而获得图像信号、语音信号和噪声信号的过程。
该方法具有良好的图像和语音去噪能力，对原始图像或语音数据具有良好的保护作用[2]。
之后，利用对称正交化方法进行独立分量提取，实现降噪。
本文利用对比实验来验证该方法的有效性。
结果表明，采用该方法进行降噪，智能图像的分辨率更高，语音信号的信噪比更大，证明该方法比传统降噪方法效果更好。
1基于盲源分离的独立分量分析降噪方法在原始数据未知的情况下处理源数据以获得所需源数据的过程就是盲源分离。
其基本思想是当源信号独立时将混合信号转化为独立的源信号[3]，从而使生成的信号彼此独立。
解决盲源分离问题的重要方法就是独立分量分析。
本研究基于独立分量分析的盲源分离降噪方法，流程如图1所示。
1.1通道信号采集图2是所用的智能图像采集设备，其主要由多路视频PCI-E 图像采集卡MV-E8000、MV-300专业图像采集卡、MV-350医用高清图像采集卡和MV-U2000便携式USB 总线图像采集盒组成。
语音信号盲分离原理介绍
语音信号盲分离原理介绍嘿，朋友们！今天咱来聊聊语音信号盲分离原理。
这玩意儿啊，就好像是一场奇妙的声音大冒险！你想啊，咱平时听到的声音那可多了去了，各种声音混在一起，就像一锅大杂烩。
语音信号盲分离原理呢，就是要把这锅大杂烩给分得清清楚楚的。
这就好比你去参加一个超级热闹的派对，里面有各种人在说话、唱歌、大笑，乱哄哄的一片。
但是呢，语音信号盲分离原理就像是有一双神奇的耳朵，能把每个人的声音单独拎出来，让你能清楚地听到每个人在说啥。
它是怎么做到的呢？这可就厉害了！它就像一个聪明的侦探，通过一些巧妙的方法和技巧，去分析这些声音的特点和差异。
然后呢，根据这些信息，把不同的声音给区分开来。
比如说吧，每个人的声音都有自己独特的频率和特征，就像每个人都有自己独特的指纹一样。
语音信号盲分离原理就是抓住了这些特点，然后像拼图一样把它们拼凑起来，还原出每个单独的声音。
这可不容易啊！就好像你要在一堆乱麻中找出一根根单独的线来。
但一旦成功了，哇塞，那可真是太神奇了！你说这是不是很有意思？咱平时说话、唱歌，都觉得理所当然，可背后居然有这么神奇的原理在运作呢！再想想，如果没有这个原理，那我们打电话的时候岂不是会听到一堆乱七八糟的声音？那可就糟糕了呀！或者在听音乐的时候，各种声音混在一起，都不知道在听啥了。
所以啊，语音信号盲分离原理真的是太重要啦！它让我们的声音世界变得更加清晰、有序。
这就像是给声音世界打开了一扇明亮的窗户，让我们能更好地欣赏和理解声音的美妙。
它就像一个默默工作的小天使，在我们不知不觉中为我们服务呢！朋友们，现在你们是不是对语音信号盲分离原理有了更深刻的认识呢？是不是觉得它特别神奇、特别厉害呢？反正我是这么觉得的！哈哈！。
语音信号盲分离方法研究
语音信号盲分离方法研究孙小军【期刊名称】《电子测试》【年(卷),期】2013(000)022【摘要】本文采用WVA分布与联合对角化的盲分离算法，估计出源语音信号，实现对混叠信号的盲分离。
通过仿真实验，结果表明，本算法具有分离效果好，能有效的将混叠的盲语音信号分离。
%The blind source separation refers to the process of each original signal only mixed signals from several observation to distill,recovery cannot direct observations of the.In this paper,the Wegener time-frequency distribution and the joint diagonalization of the blind separation method based on speech signal,estimate thesource,through the experiment, and the results show that the algorithm can separate blind speech signals effectively.【总页数】2页(P25-26)【作者】孙小军【作者单位】平顶山学院，467099【正文语种】中文【相关文献】1.基于Givens-Hyperbolic双旋转的多路语音信号卷积盲分离 [J], 张华;左健存;戴虹;桂林2.混合语音信号盲分离算法研究与应用 [J], 王丁一;徐先峰;李诗然3.带噪混叠语音信号盲分离算法研究 [J], 黄珊;杜庆治4.混合语音信号盲分离专利技术综述 [J], 可杨;董小东;颜博5.带噪混叠语音信号盲分离算法研究 [J], 黄珊;杜庆治因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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课程设计任务书学生姓名：毛丽娟专业班级：通信0906指导教师：黄铮工作单位：信息工程学院题目: 语音信号的盲分离初始条件①matlab软件②盲信号处理知识要求完成的主要任务:根据盲信号分离原理，用matlab采集两路以上的语音信号，选择合适的混合矩阵生成若干混合信号。
选取合适的盲信号分离算法（如独立成分分析ICA等）进行训练学习，求出分离矩阵和分离后的语音信号。
设计要求（1）用matlab做出采样之后语音信号的时域和频域波形图（2）选择合适的混合矩阵，得到混合信号，并做出其时域波形和频谱图（3）采用混合声音信号进行训练学习，求出分离矩阵，编写出相应的确matlab 代码。
（4）用求出的分离矩阵从混合信号中分离出原语音信号，并画出各分离信号的时域波形和频谱图。
（5）对结果进行对比分析。
时间安排第17周，仿真设计第18周，完成（答辩，提交报告，演示）指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日目录摘要 (3)Abstract (4)1 语音信号 (5)1.1 语音特性分析 (5)1.2 语音信号的基本特征 (6)2 盲信号处理 (8)2.1 盲信号处理的概述 (8)2.1.1 盲信号处理的基本概念 (8)2.1.2 盲信号处理的方法和分类 (9)2.1.3 盲信号处理技术的研究应用 (9)2.2 盲源分离法 (10)2.2.1 盲源分离技术 (10)2.2.2 盲分离算法实现 (10)2.3 独立成分分析 (11)2.3.1 独立成分分析的定义 (11)2.3.2 ICA的基本原理 (13)3 语音信号盲分离的实现 (15)3.1 盲信号分离的三种算法 (15)3.1.1 二阶盲辨识（SOBI） (15)3.1.2 FastICA算法 (15)3.1.3 CICA算法 (16)3.2 不同算法的分离性能比较 (17)3.3 FastlCA的算法仿真及结果分析 (17)4 结论 (22)5 参考文献 (23)附录 (24)摘要语音信号盲分离处理的含义是指利用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(Blind Source Separation，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。
我们所要研究的混合语音信号盲分离问题就是用麦克风阵列或多个麦克风阵列来模仿人的耳朵,采集得到相互干扰的混叠语音信号,然后通过分离算法将混叠的语音信号相互分离开来,提取我们所感兴趣的信号。
“鸡尾酒会”问题是语音盲分离问题的典型描述。
它描述了在多人同时说话的嘈杂环境下,我们能够辨识感兴趣人的说话声的能力。
本文主要用ICA算法进行盲分离。
关键词：语音信号，盲源分离，独立成分分析AbstractBlind separation of speech signal processing means is the use of BSS techniques microphone detects a voice signal processing. Separation of mixed speech signals is important for blind separation, the current separation of overlapping speech is built mostly in the absence of aliasing noise in the environment, under the circumstances, mainly in blind source separation (Blind Source Separation, BSS), the statistical characteristics of signal Several observations from the unknown signal to recover the independent source components;This article focuses on the background to the blind speech signal processing method, signal processing, speech and hearing, how the noise from a mixture of overlapping speech signal to separate the various audio source signals to mimic human speech separation ability become an important research question. we will study mix of speech signal is blind source separation with a microphone array or more microphone array to imitate human ears, acquisition get each other interference aliasing speech signal, and then through the separation algorithm will aliasing voice signal mutual separated, extraction we are interested in signal. "Cocktail" problem is blind source separation of typical problems speech description. It describes the people speak at the same time in the noisy environment, we can identify interested in the ability of the human voice. This paper mainly ICA algorithm with blind separation. keywords: speech signal, blind source separation, independent component analysis1 语音信号1.1 语音特性分析1.语音产生机理发声器官分为三部分：肺、喉(声门)和声道。
肺的作用相当于一个动力源，将气流输送到喉部。
喉将来自肺部的气流调制为周期脉冲或类似随机噪声的激励声源，并送入声道。
喉在发声中的作用是控制声带的开启和闭合，使得气流形成一系列脉冲，声带振动的频率决定了声音频率的高低。
由声带振动产生的音统称为浊音，而不由声带振动产生的音统称为清音。
声道包括口腔、鼻腔和咽腔，它们对声源的频谱进行整形而产生不同音色的声音。
声道的谐振频率称为共振峰频率，它与声道的形状和大小有关，每种形状都有一套共振峰频率作为其特征，改变声道的形状就产生不同的语音，因而，当声道形状改变时，语音信号的频谱特性就随之改变。
声源经过声道润色频谱后，最后从嘴唇或鼻孔或同时从嘴唇和鼻孔辐射出来，形成可传播的声波，被人感知为语音。
综上所述，语音由空气流经过声门激励，经由声道调制，经过嘴辐射出去，完整的语音信号产生的数学模型可以用三个子模型：激励模型、声道模型和辐射模型的串连来表示。
2．语音的特性(1)短时平稳性根据对语音信号的研究，语音是一种时变的、非平稳的随机过程，但另一方面，由于人类发声系统的生理结构的变化速度是有一定限度的，在一段短时间内(10～30ms)人的声带和声道形状基本稳定，并且大部分情况下，激励源参数也是如此，因此可认为短时间内语音特征是不变的，语音的短时性特点是对语音信号进行分析和处理的基础。
(2)浊音和清音语音分为浊音和清音两大类，二者从语音产生的机理上有明显的差异，前者由周期性脉冲产生，后者由随机噪声产生，因而在特征上也有明显的区别。
浊音在时域上呈现出明显的周期性，在频域上具有共振峰结构而且能量大部分集中在较低频段内。
清音则完全不同，它没有明显的时域和频域特征，类似于白噪声。
浊音在频谱上有共振峰结构，能量重要集中在低频区(<1000Hz)，清音没有共振峰结构，能量小且主要集中在高频段(>1000Hz)。
1.2 语音信号的基本特征（1）语音信号的时域特征由于说话人在不同时刻的说话内容千变万化，而且没有确定的规律性，因此语音信号是时变的。
但由于人类的发声器官的变化速率有限，声道在短时间内(5．500ms)处于平稳状态，因此语音信号具有短时平稳性。
而这种短时平稳性，也是语音处理中许多理论和算法的必要前提。
由于人们在说话时，各个音节或单词之间总会存在着时间上的间隔，因此语音信号在时域上存在着有音段和无音段。
通过有音段和无音段的检测，可用去除带噪语音中平稳的噪声。
此外，无音段所占比例越大，语音的稀疏性越好，利用这一特点，产生了许多基于语音稀疏性的增强算法。
（2）语音信号的频域特征语音信号的频谱能量主要集中在300-3400Hz 范围内。
语音本身由浊音和清音组成，浊音含有语音信号的大部分能量，其频谱分布主要集中在低频段中的基 音频率及其各次谐波上，呈现出明显的周期性；清音则表现出随机性，在频谱上类似于白噪声。
（3）语音信号的统计特征语音信号可以看作是一个遍历性随机过程的样本函数，其统计特性可用其幅度的概率密度函数来描述。
对语音信号的统计特性的研究表明，其幅度分布的概率密度函数可以用两种近似的表达式来较好地描述，其中一种是伽马(Gamma)分布()k x p x -= (1-1)式中k 是一个常数，与标准差仃，有下列关系2x k σ= (1-2)另一种是拉普拉斯分布(Laplacian)分布 ()0.5x p x e αα-= (1-3) 式中，口是一个由标准差仃。
决定的常数，即x ασ= (1-4)相对说来，伽马分布对语音信号的幅度分布描述更为精确一点，而拉普拉斯分布的函数形式则更加简洁。
2 盲信号处理2.1 盲信号处理的概述2.1.1 盲信号处理的基本概念盲信号处理是现代数学信号处理、算智能学近年来迅速发展的重要方向。
电子信息、通信、生物医学、图像增强、雷达、地球物理信号处理等众多领域有广泛的应用前景。