毕业设计（论文）-盲信号处理

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1、学院毕业设计学院毕业论文设计盲信号处理院（系）：电子信息系专业：电程技术班级：班学号：030姓名：指导教师：40学院毕业设计目录摘要4ABSTRACT5第一章语音信号及噪声概述11.1语音信号的概述11.1.1语音特性分析11.1.2语音信号的基本特征21.2语音噪声特性分析31.2.1信噪比(SignalNoiseRatio，SNR)31.2.2信干比(signal-to-InterferenceRatio，SIR)4第二章盲信号处理52.1盲信号处理的概述52.1.1盲信号处理的基本概念52.1.2盲信号处理的方法和分类52.1.3盲

2、信号处理技术的研究应用62.2盲源分离法72.2.1盲源分离技术72.2.2盲分离算法实现72.2.3盲源分离技术的研究发展和应用82.3独立成分分析92.3.1独立成分分析的定义92.3.2ICA的基本原理102.3.3本文对ICA的研究目的及实现12第三章盲语音信号分离的实现及抑噪分析153.1盲语音信号分离的实现153.1.1盲信号分离的三种算法153.1.2不同算法的分离性能比较1740学院毕业设计3.2抑制噪声的算法仿真及结果分析173.2.1抑噪算法仿真实现173.2.2分离结果分析203.2.2不同算法的分离性能比较28第四

3、章结论与展望35致谢37参考文献38附录3940学院毕业设计盲信号处理摘要语音信号盲分离处理的含义是指利用BSS技术对麦克风检测到的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，目前的混叠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处理方法，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

4、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，对带噪声的混叠语音盲分离进行了研究，本文详细了介绍三种FastICA算法：SOBI算法以及CICA算法，将三种算法应用于实际的语音信号噪声分离中，并比较了传统算法和基于ICA/BSS算法在语音消噪和增强方面的差异，文章最后还介绍了分离效果评价准则，并比较了SNR和SIR参数。关键词：语音信号，语音信号噪声，盲源分离，独立成分分析40学院毕业设计ABSTRACTBlindseparationofspeechsignalprocessingmeansistheuseofBSSte

5、chniquesmicrophonedetectsavoicesignalprocessing.Separationofmixedspeechsignalsisimportantforblindseparation,thecurrentseparationofoverlappingspeechisbuiltmostlyintheabsenceofaliasingnoiseintheenvironment,underthecircumstances,mainlyinblindsourceseparation(BlindSourceSepar

6、ation,BSS),thestatisticalcharacteristicsofsignalSeveralobservationsfromtheunknownsignaltorecovertheindependentsourcecomponents; Thisarticlefocusesonthebackgroundtotheblindspeechsignalprocessingmethod,signalprocessing,speechandhearing,howthenoisefromamixtureofoverlappingsp

7、eechsignaltoseparatethevariousaudiosourcesignalstomimichumanspeechseparationabilitybecomeanimportantresearchquestion.CombinationofconcreterealizationofthemainICAtechnology,speechdenoisingasapreprocessingofspeechwithnoise-aliasingblindseparationwerestudied,thepaperintroduc

8、esthreekindsofFastICAalgorithm:SOBIalgorithmandtheCICAalgorithm,threekindsofalgorithmapplication