卷積混疊語音信號盲分離方法與實現(xiàn)技術.pdf

1、盲源分離是在信號混合過程未知或所知很少的情況下僅根據(jù)觀測信號對源信號進行有效估計的一種技術。語音信號的盲分離是盲源分離領域的一個難點與熱點，在語音增強、語音識別、說話人定位、高性能助聽器等領域有廣泛的應用前景，目前有關語音信號盲分離的理論研究仍是主流，語音信號混疊模型主要有瞬時混疊與卷積混疊兩種，由于真實環(huán)境中語音信號的多徑傳輸與延遲性，因此更加符合真實環(huán)境的卷積混疊盲分離問題成為研究熱點之一。
　　 解決卷積混疊語音信號盲分離

2、的方法目前主要分為時域算法與頻域算法等兩大類算法。頻域算法特點是計算復雜度相對較低、分離效果良好，雖然在頻域算法中可以在頻域中直接使用經(jīng)典的瞬時混疊盲源分離算法，但也需要解決排序不確定性這一關鍵難題。卷積混疊模型由于模型本身的復雜性導致其計算復雜度遠大于瞬時混疊模型，故當前大多數(shù)算法仍是在性能較高的計算機上完成仿真，嵌入式系統(tǒng)方案非常少，目前科技產(chǎn)品正朝著智能化、小型化方向發(fā)展，將語音信號盲分離算法移植到嵌入式平臺上將是一項有意義的工作

3、。
　　 針對上述問題，本文研究了針對真實環(huán)境下卷積混疊模型語音信號盲分離的方法與實現(xiàn)技術。提出一種卷積混疊模型語音信號的頻域盲分離方法，其中針對頻域算法中的排序不確定性問題提出了一種基于聚類思想的排序算法;設計并實現(xiàn)了一種基于DSP TMS320C6713語音信號盲分離系統(tǒng);同時研究了在Windows操作系統(tǒng)環(huán)境下如何利用多媒體API設計語音信號盲分離系統(tǒng)。本文的主要貢獻包括以下幾點:
　　 (1)總結了語音信號盲分離

4、當前的理論與應用研究現(xiàn)狀，同時介紹了卷積混疊模型盲信號分離的基本原理，并分析比較了時域和頻域兩類方法的優(yōu)缺點。
　　 (2)提出一種卷積混疊模型語音信號的頻域盲分離方法，算法分為三步，首先將時域信號經(jīng)短時傅里葉變換到頻域，在頻域上每個頻點上使用復數(shù)值JADE算法，然后使用一種基于聚類思想的排序算法解決排序問題和使用基于最小失真原則的方法解決幅度問題，獲得分離濾波器后，再對觀測信號濾波得到分離信號。計算機仿真表明本算法具有良好的分

5、離性能。
　　 (3)提出了一種真實環(huán)境中語音信號盲分離嵌入式系統(tǒng)的實現(xiàn)方案，對語音盲分離的嵌入式平臺應用進行了初步探索。該系統(tǒng)以TI公司TMS320C6713 DSP處理器作為硬件核心平臺，基于TMS320C6713 DSK并設計了系統(tǒng)前端雙通道麥克風采集電路，在CCS3.1開發(fā)環(huán)境下完成了一種基于非平穩(wěn)性的卷積混疊語音信號盲分離算法的移植，并進行了大量的軟件優(yōu)化。測試結果顯示本系統(tǒng)運行穩(wěn)定，并具有較好的分離性能，實現(xiàn)了離線和

6、在線情況下對真實環(huán)境中兩說話入混合語音信號的有效分離。
　　 (4)提出一種在Windows操作系統(tǒng)環(huán)境下的語音信號盲分離系統(tǒng)設計方案，外圍硬件主要包括一個USB聲卡和兩個電容麥克風。系統(tǒng)在Visual C++6.0開發(fā)環(huán)境下使用C/C++進行開發(fā)，合理設計系統(tǒng)框架，核心功能主要包括語音采集線程、BSS算法處理線程、語音播放線程三個線程。利用MFC設計簡潔、用戶交互良好的界面，利用Windows多媒體API操縱音頻數(shù)據(jù)流。測試結