基于-ica的语音信号盲分离

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1、基于ICA的语音信号盲分离[摘要]语音信号盲分离处理的含义是指利用BSS技术对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，目前的混和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(BlindSourceSeparation，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源分离，在语音和听觉信号处理领域中，如何从混有噪声的的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。具体实现主要结合ICA技术，将语音去噪作为一个预处理过程，对带噪声的混叠

2、语音盲分离进行了研究，本文详细了介绍了FastICA算法，将这种算法应用于实际的语音信号噪声分离中，并将分离出的语音信号与混合前的原信号进行了分析比较，验证了通过ICA实现语音信号的盲分离是切实可行的。[关键词]语音信号，盲源分离，独立成分[Abstract]BlindseparationofspeechsignalsprocessingmeansforprocessingreferstoasectionofthespeechsignalofmicrophonedetectedbyBSStechnique.Separatethemixedspeechsigna

3、lsisanimportantcontentofblindseparation,themixedspeechseparationismostlybasedonnoisefreeenvironmentintheoverlappingcase,mainlytotheblindsourceseparation(BlindSourceSeparation,BSS),accordingtothestatisticalcharacteristicsofthesignalfromtheobservedsignalsrecoverindependentsourcecompon

4、entisunknown.Thispaperfocusesontheblindsourceseparationusingspeechsignalasthebackground,inspeechandaudiosignalprocessingfield,separatingeachvoicesourcesignalfromnoisymixedspeechsignals,tomimichumanspeechseparationability,hasbecomeanimportantresearchquestion.Concreterealizationmainly

5、withICAtechnology,thespeechdenoisingasapretreatmentprocess,theoverlappingspeechblindseparationofmixedwithnoiseisstudied,thispaperpresentstheFastICAalgorithm,thespeechsignalnoiseseparationofthisalgorithmisappliedtothepractice,andtheoriginalvoicesignalmixedwithisolatedanteriorareanaly

6、zedandcompared,verifiedbyICAtorealizetheblindseparationofspeechsignalsisfeasible.[Keywords]speechsignal,blindsourceseparation,independentcomponentanalysis目录1前言11.1盲语音信号分离技术的背景及意义11.2语音的特性22语音信号特性及分析22.1语音的基本特征22.2语音处理的理论基础32.3语音信号的MATLAB应用程序42.3.1输入语言的MATLBA时域和频谱图程序分析42.3.2混合语音信号的MA

7、TLBA时域和频谱图程序分析83盲信号处理103.1盲信号处理的基本概念103.2盲信号处理的方法和分类103.3盲信号处理技术的研究应用103.4独立成分分析分析113.4.1独立成分分析的定义113.4.2ICA的基本原理124FASTICA算法144.1数据的预处理144.2FastICA算法154.3ICA分离的步骤164.4混合语音信号的波形图164.5分离后的信号的波形图174.6对比分析205小结体会226参考文献237致谢248附件251前言1.1盲语音信号分离技术的背景及意义近年来，混合语音信号的分离成为语音信号处理领域的一个研究热点。我们经

8、常在信号处理中遇到这样的问题，如何将这