双耳间距下基于频点选择的快速语音盲源分离方法.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CN106057210A(43)申请公布日2016.10.26(21)申请号201610517794.8(22)申请日2016.07.01(71)申请人山东大学地址250061山东省济南市历下区经十路17923号(72)发明人魏莹闫莉莉勾多多马彤韩凯琳(74)专利代理机构济南圣达知识产权代理有限公司37221代理人张勇(51)Int.Cl.G10L21/0232(2013.01)G10L21/0272(2013.01)G10L21/0208(2013.01)权利要求书1页说明书15页附图12页(54)发明名称双耳间距下基于频点选择的快速语音盲源分离方法(57)摘要本发明公开了双耳间距下基于频点选择的快速语音盲源分离方法，首先分析了将混合信号协方差矩阵行列式作为频点选择标准所存在的两个问题并提出了解决方案。提出初选方案选择一些频点进行频域ICA和排序，再通过频点筛选确定最终选择的频点和未选频点。选择频点上进一步解决幅值不确定性问题完成分离。未选频点利用选择频点上分离矩阵提取的相对混合参数构建分离矩阵完成分离。初选方案和频点筛选方案二次选择过程能够选出分离性能较好的频点。未选频点的分离算法具有不限制麦克风距离、提取相对混合参数的频点限制在不会发生空间混叠的频率范围内和相对衰减参数不受幅值不确定性问题的影响的特点。CN106057210ACN106057210A权利要求书1/1页1.一种双耳间距下基于频点选择的快速语音盲源分离方法，其特征是：包括以下步骤：(1)对接收到的信号进行短时傅里叶变换，根据提出的频点初选方案将所有频点分为初选频点和未选频点；(2)采用固定点算法和信息最大化算法相结合的方法对初选频点进行分离，利用分离矩阵提取的到达时间差解决次序不确定性问题；(3)从初选频点的分离矩阵提取相对衰减和相对延迟参数，获得四个相对混合参数集合，分别去除四个集合中的离群点，并将对应的频点从初选频点集合中移入未选频点集合，剩下的频点构成最终的选择频点集合，选择频点继续解决幅值不确定性问题完成分离；(4)未选频点上将估计的相对混合参数带入推导的公式获得分离矩阵，最后将所有频点上的分离信号进行逆傅里叶变换后重构获得分离信号。2.如权利要求1所述的双耳间距下基于频点选择的快速语音盲源分离方法，其特征是：所述步骤(1)中，频点初选方案将频点上混合信号协方差矩阵的行列式作为选择标准，在每个频点计算标准值并除以最大值进行归一化，定义归一化的标准值为r，将所有频点上的r从大到小排序，设定阈值ε，选择r大于等于ε的频点。3.如权利要求1所述的双耳间距下基于频点选择的快速语音盲源分离方法，其特征是：所述步骤(1)中，频点初选方案根据阈值选择频点时，同时需要判断频点是否发生空间混叠，计算不发生空间混叠的频率上限，如果选择的频点超出频率上限，则舍弃该频点，最终所有的频点分成两个集合：初选频点集合Hpreliminary和未选频点集合Hunselected。4.如权利要求2所述的双耳间距下基于频点选择的快速语音盲源分离方法，其特征是：所述步骤(1)中，阈值ε的确定需要考虑对初选频点数目和分离性能的影响。5.如权利要求1所述的双耳间距下基于频点选择的快速语音盲源分离方法，其特征是：所述步骤(2)中，固定点算法获得的分离矩阵作为信息最大化算法处理时的初值，利用信息最大化算法根据该初值迭代获得更准确的分离矩阵。6.如权利要求1所述的双耳间距下基于频点选择的快速语音盲源分离方法，其特征是：所述步骤(3)中，从初选频点的分离矩阵中提取相对混合参数，然后对四个相对混合参数集合分别采用箱线图去除离群点。7.如权利要求1所述的双耳间距下基于频点选择的快速语音盲源分离方法，其特征是：所述步骤(4)中，未选频点获得的分离信号次序与选择频点相同。2CN106057210A说明书1/15页双耳间距下基于频点选择的快速语音盲源分离方法技术领域[0001]本发明涉及一种双耳间距下基于频点选择的快速语音盲源分离方法。背景技术[0002]鸡尾酒会问题指的是在喧闹的宴会上，我们如何从许多正在说话的人中找到目标对象，即如何仅从由一些未知的声源线性混合得到的声音中分离出特定的某些声源或者所有声源。盲源分离(Blindsourceseparation，BSS)是从混合声音中分离出原始声源信号的技术，被用来解决鸡尾酒会问题。这项技术从上世纪90年代开始受到关注，到现在已经有上千篇文献阐述了这方面的研究工作。BSS在很多领域中解决分离信号问题上得到了广泛应用，例如语音识别中的语音增强、通信领域、心电信号和脑电信号的分析。[0003]BSS是一个非常有挑战性的任务，因为声源的特性未知，在实际环境中声源的混合过程可能一直在变化，接收信