基于變分貝葉斯的語音信號(hào)盲源分離算法研究.pdf

1、盲源分離算法因?yàn)槠湓诳茖W(xué)研究和工程應(yīng)用領(lǐng)域的廣闊發(fā)展前景而受到越來越多的研究人員的注意。近幾年盲源分離算法開始在信號(hào)處理領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，且由于良好的處理結(jié)果而受到廣泛關(guān)注。但是傳統(tǒng)的獨(dú)立分量分析方法在對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行分離的時(shí)候存在沒有考慮噪聲對(duì)混合系統(tǒng)的干擾，對(duì)觀測(cè)信號(hào)和已知的先驗(yàn)信息沒有充分利用導(dǎo)致分離效果不理想，以及對(duì)語音信號(hào)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)特征沒有充分考慮等不足。為了克服以上的不足，使語音分離更符合實(shí)際情況，提高其應(yīng)用價(jià)值，本文在研究中

2、將變分貝葉斯獨(dú)立分量法引入有噪語音分離系統(tǒng)進(jìn)行分析，并針對(duì)語音信號(hào)內(nèi)在所包含的時(shí)間結(jié)構(gòu)特性，運(yùn)用自回歸模型對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行建模，提出了基于AR模型的變分貝葉斯獨(dú)立分量分析算法。然后運(yùn)用仿真實(shí)驗(yàn)和評(píng)價(jià)指標(biāo)分析來驗(yàn)證了算法的效果。
　　本文的主要內(nèi)容有如下幾個(gè)方面:
　　首先，簡(jiǎn)要的介紹了盲源分離的理論的相關(guān)知識(shí)，主要有相應(yīng)的原理和數(shù)學(xué)模型，獨(dú)立分量分析的幾種目標(biāo)函數(shù)和優(yōu)化算法，以及算法前的預(yù)處理方法，并對(duì)兩種經(jīng)典的傳統(tǒng)獨(dú)立分量分

3、析算法進(jìn)行了推導(dǎo)和分析。
　　其次，引入了變分貝葉斯獨(dú)立分量分析對(duì)含噪聲的語音混合系統(tǒng)進(jìn)行分離，從貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯推論入手，充分利用了混合系統(tǒng)的先驗(yàn)信息，為了解決混合系統(tǒng)后驗(yàn)概率計(jì)算非常復(fù)雜的問題，運(yùn)用了變分近似的方法完成了整個(gè)變分貝葉斯獨(dú)立分量分析的原理推導(dǎo)，并通過與上文兩種經(jīng)典的獨(dú)立分量分析的算法進(jìn)行仿真和評(píng)價(jià)指標(biāo)的對(duì)比，表明該算法結(jié)果更優(yōu)。
　　最后，針對(duì)語音信號(hào)內(nèi)在的時(shí)間特性，在上文的基礎(chǔ)上提出了基于泛化自回歸模型