語(yǔ)音混合信號(hào)的盲分離研究.pdf

1、語(yǔ)音混合信號(hào)盲分離是指在源信號(hào)分布與混合通道參數(shù)均不知曉的情形下，僅根據(jù)所觀測(cè)到的混合信號(hào)及源信號(hào)間統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的假設(shè)來(lái)恢復(fù)源信號(hào)的過(guò)程。因其在語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)聽(tīng)覺(jué)、移動(dòng)語(yǔ)音數(shù)據(jù)通信以及電視電話會(huì)議中具有廣泛的應(yīng)用前景，近年來(lái)日益成為信號(hào)處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。相對(duì)而言，語(yǔ)音信號(hào)瞬時(shí)混合的盲分離技術(shù)已較為成熟，但由于時(shí)延與回響的存在，實(shí)際環(huán)境中的語(yǔ)音信號(hào)不再是瞬時(shí)混合的，而是卷積混合的，要進(jìn)行分離難度比較大，國(guó)內(nèi)外許多研究者正針對(duì)這個(gè)問(wèn)

2、題展開(kāi)研究。
　　本文闡述了語(yǔ)音信號(hào)盲分離的基本理論，探討了瞬時(shí)混合模型與卷積混合模型下語(yǔ)音信號(hào)盲分離的主要算法。特別地，利用了獨(dú)立向量分析模型來(lái)處理卷積混合模型的頻域盲分離問(wèn)題，得到了獨(dú)立向量分析的自然梯度算法。
　　重點(diǎn)針對(duì)獨(dú)立向量分析自然梯度算法收斂速度比較慢的問(wèn)題，首先根據(jù)迭代步長(zhǎng)與被估計(jì)代價(jià)函數(shù)變化的關(guān)系，提出了一種基于最速步長(zhǎng)下降的變步長(zhǎng)獨(dú)立向量分析梯度算法；然后根據(jù)迭代步長(zhǎng)與待求分離矩陣變化的關(guān)系，提出了一種基