一种双通道欠定卷积混叠信号盲分离方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109671447A(43)申请公布日2019.04.23(21)申请号201811434791.3(22)申请日2018.11.28(71)申请人广东工业大学地址510062广东省广州市大学城外环西路100号(72)发明人解元谢胜利谢侃吴宗泽(74)专利代理机构广东广信君达律师事务所44329代理人杨晓松(51)Int.Cl.G10L21/0272(2013.01)G10L21/0208(2013.01)权利要求书2页说明书4页附图4页(54)发明名称一种双通道欠定卷积混叠信号盲分离方法(57)摘要本发明涉及一种双通道欠定卷积混叠信号盲分离方法，包括以下步骤：S1：采集语音信号和音乐信号，并合成双通道欠定卷积混叠信号；S2：对欠定卷积混叠信号进行数学建模，得到欠定卷积混叠模型的数学表达式；S3：对观测信号进行傅里叶变换得到频域上的混叠信号x(f,n)，在频域上估计混叠矩阵S4：利用估计的混叠矩阵在频域上分离源信号，得到S5：对频域上分离的源信号进行逆傅里叶变换，从而得到时域上的估计源信号本发明引用平行因子分解估计混叠通道矩阵，利用最小失真原则和K-means聚类方法解决尺度和排序不确定问题，然后利用维纳滤波法分离源信号，相比于其他算法，本发明的分离效果更优越。CN109671447ACN109671447A权利要求书1/2页1.一种双通道欠定卷积混叠信号盲分离方法，其特征在于，分两步法估计源信号：首先估计混叠矩阵然后分离源信号具体步骤如下：S1：采集语音信号和音乐信号，并合成双通道欠定卷积混叠信号；S2：对欠定卷积混叠信号进行数学建模，得到欠定卷积混叠模型的数学表达式；S3：对观测信号进行傅里叶变换得到频域上的混叠信号x(f,n)，在频域上估计混叠矩阵S4：利用估计的混叠矩阵在频域上分离源信号，得到S5：对频域上分离的源信号进行逆傅里叶变换，从而得到时域上的估计源信号2.根据权利要求1所述的一种双通道欠定卷积混叠信号盲分离方法，其特征在于，所述步骤S2对欠定卷积混叠信号建模的具体步骤如下：T假设有n个信号s(t)＝[s1(t),...,sn(t)]，被m个麦克风接收，产生混叠信号x(t)＝[x1T(t),...,xm(t)]表示为：m×n其中，A∈R表示未知的混叠通道矩阵，*表示卷积符号，τ表示时间延迟，n(t)＝[n1Tm(t),...,nm(t)]∈R表示高斯噪声。3.根据权利要求1所述的一种双通道欠定卷积混叠信号盲分离方法，其特征在于，所述步骤S3中，混叠矩阵估计的具体步骤如下：对混叠信号x(t)进行傅里叶变换，得到频域上的混叠信号x(f,n)，利用CP张量分解方法，迭代更新估计混叠矩阵，即T其中，Rx(f,n)＝E[x(f,n)x(f,n)]为自相关矩阵，e表示Khatri-Rao乘积，为Af的复共轭。4.根据权利要求1所述的一种双通道欠定卷积混叠信号盲分离方法，其特征在于，所述步骤S4中利用步骤S3已估计的混叠矩阵在频域上首先利用最小失真原则和K-means聚类方法解决尺度和排序不确定问题，然后利用维纳滤波法分离源信号，得到如下：其中，为Rx(f,n)的逆。5.根据权利要求1所述的一种双通道欠定卷积混叠信号盲分离方法，其特征在于，所述步骤S5对频域上分离的源信号进行逆傅里叶变换，从而得到时域上的估计源信号目标函数被定义如下：2CN109671447A权利要求书2/2页3CN109671447A说明书1/4页一种双通道欠定卷积混叠信号盲分离方法技术领域[0001]本发明涉及盲信号处理的技术领域，尤其涉及到一种双通道欠定卷积混叠信号盲分离方法。背景技术[0002]盲分离(BlindSourceSeparation，BSS)起源于鸡尾酒会问题，即在多人同时说话的环境下，如何通过机器学习的方式，从麦克风接收到的多个声音混合信号中分离出每个说话者的声音？这在信号处理领域中是极具挑战性的课题。[0003]欠定卷积盲分离是一种比较复杂的情况，主要是源信号的数目大于麦克风的数目，导致获取的信息量有限，给分离带来很大的困难。特别是，在现实生活中接收的信号往往出现时间上的延迟，导致更复杂的卷积混叠。为了解决这种欠定卷积混叠信号的盲分离问题，目前比较流行的方法是时频域方法，主要是把时域上的混叠信号经过短时傅里叶变换到频域上，通过在每个频点上重构源信号。已提出了部分方法包括Full-rank算法(DuongNQK,VincentE.Under-determinedreverberantaudiosourceseparationusingafull-rankspatialcovariancemodel[M].IEEEPress,2010.)，EMNMF，MUNMF