语音信号的卷积盲源分离算法研究

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1、分类号TN911密级公开学位论文编UDC621.39号D-10617-308-(2016)-01107重庆邮电大学硕士学位论文中文题目语音信号的卷积盲源分离算法研究StudyontheAlgorithmofConvolutive英文题目BlindSourceSeparationforSpeechSignal学号S130101126姓名欧旭东学位类别工学硕士学科专业信息与通信工程指导教师张天骐教授完成日期2016年4月11日独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研巧成果。尽我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方外，论文中不包含他人

2、已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得重庆邮电大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的人员对本文研究做出的贡献均己在论文中作了明确的说明并致谢意。：作者签名：巧日期如４年月巧日／学位论文版权使用授权书本人完全了解重庆邮电大学有权保留、使用学位论文纸质版和电子版的规定，即学校有权向国家有关部口或机构送交论文。，允许论文被查阅和借阅等本人授权重庆邮电大学可Ｗ公布本学位论文的全部或部分内容，可编入有关数据库或信息系统进行检索、分析或评价，可采用影印、缩印、扫描或拷贝等复制手段保存、汇编本学位论文。（注：保密的学位论文在解密

3、后适用本授权书。）－作者签名：导师签名；Ｕ？ｉｉ曰期：別年４月。曰期：年月曰／占？曰成重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要盲源分离(BlindSourceSeparation,BSS)的主要思想是仅从若干接收到的混合信号中提取、恢复出无法直接观测到的各个源信号的过程。依据信号混合方式的不同，又可以把盲源分离分成几种不同的方式，例如线性或非线性、卷积或非卷积、正定或欠定等。经过学者们二十几年的研究，混合方式为线性混叠的盲源分离已经研究的非常成熟，并且在一些领域已经有所应用。其中最常用的方法是独立分量分析(IndependentComponentAnalysis,IC

4、A)。然而，随着研究的深入，线性瞬时混叠盲源分离适用不了生活中的一些情况，尤其在语音信号的混合传输上体现得特别明显。语音信号的传播包含回响和干扰，如果多路信号混合传播，信号彼此间的影响更大，其数学模型更逼近于卷积混合的方式。目前，国内外针对语音信号的卷积盲源分离的研究越来越受到重视。然而，由于语音信号和卷积混合的复杂性导致盲源分离的效果不是非常理想、计算复杂度比较高，实际应用难以实现。并且针对于两路以上的信号分离实现起来特别复杂，稳健性不高，也就是说，目前针对于该技术的研究还处于初级阶段。如何高效率和高性能地实现语音信号的卷积盲源分离和多路观测信号的卷积盲分离成为该领域热点、

5、难点问题。本文将着手对于这两个问题进行研究，主要包括以下几个方面：第一，细致梳理了盲源分离和卷积盲源分离的发展历史和研究现状。系统地介绍了盲源分离和卷积盲源分离算法理论，同时研究了这两个算法经常用到的一些基础理论知识，包括盲源分离和卷积盲源分离的基本模型、独立分量分析的约束条件、目标函数和基本的寻优准则等等。并且介绍了几种典型盲源分离和卷积盲源分离的算法，最后总结了语音信号卷积盲源分离算法的评优准则。第二，针对语音信号卷积盲源分离频域法排列不确定性问题，细致地研究了相关幅度排序算法和波达方向(DirectionOfArrival,DOA)估计排序算法，然后总结出了基于多频段能

6、量排序算法。其算法的步骤如下，首先，通过对混合信号的短时傅立叶变换(ShortTimeFourierTransformation,STFT)，在频域上各个频点建立一个瞬时混合模型进行独立分量分析，之后结合能量相关排序法和波达方向排序法I重庆邮电大学硕士学位论文摘要解决排序不确定性问题，再利用分裂语谱方法解决幅度不确定性问题，进而得到每个频点正确的分离子信号，最后用逆短时傅立叶(InverseShortTimeFourierTransformation,ISTFT)变换得到分离的源信号。通过实验仿真对算法的收敛时间、分离效果、稳健性进行了比较。第三，针对瞬时盲分离在频域各频点盲

7、分离精度不足的问题，本文又改进了幅度相关排序算法，研究了一种基于频点修正的排序算法。该算法首先通过相似度检测各频点的分离信号的正确性，然后用正确的相邻频点信号校正分离错误的频点，直到排序结束，最后，逆变换还原出源信号。通过实验仿真比较了经典算法的收敛速度和分离效果，实验效果表明了改进的算法在分离性能上要优于经典算法，但是该算法的收敛速度同经典算法相比要略逊一筹。第四，针对经典算法在两路以上观测信号分离效果不理想的问题，本文研究了特征排列的熵度量方法，然后结合这种排列方法，研究了一种基于特征排列熵度量的卷