结合主分量分析与DOA估计的语音盲分离

在欠定语音盲分离中,W-分离正交性假设通常使问题简化,但这种简化是以降低分离性能为代价。在语音信号满足近似W-分离正交性的假设下,提出利用主分量分析（PCA）检测只有一个源信号存在的时频点,检测出的时频点均满足W-分离正交性,因此提高了混合矩阵的估计精度。通过从混合矩阵中估计源信号的波达方向,可以较好地解决置换模糊问题。仿真结果表明,提出的方法与经典的DUET方法相比具有更优的性能,平均信干比提高了2.77dB。     

MB—OFDM UWB系统中基于信道缩短的信道估计

在MB-OFDM超宽带(UWB)系统中,针对循环前缀(CP)长度小于信道最大多径延迟时难于估计信道参数的问题,提出一种基于信道缩短的信道估计方法。首先采用发送信号插入梳状导频的方式,利用无约束最优准则,在接收机前端设计信道缩短均衡器,然后根据均衡器输出序列估计出复合信道,最后通过反卷积解出原信道参数。仿真结果表明,在信道最大多径延迟大于CP长度时,该算法具有更优的性能。     

弱稀疏性下的欠定语音盲分离方法

针对语音信号的弱稀疏性,提出一种新的基于混合矩阵估计的欠定语音盲分离方法。该方法通过主成分分析检测只有一个源信号存在时的时频点并用于估计混合矩阵,从而克服语音信号稀疏性变弱时的影响,提高混合矩阵估计精度。结合子空间法重构源信号,进一步提高分离性能,并从几何角度证明子空间方法,仿真结果表明该方法的分离性能优于Cluster-UBSS,且鲁棒性更好。     

MB—OFDM超宽带系统中基于噪声消除的信道估计

在MB—OFDM超宽带系统中,针对采用时域滤波器算法估计出信道后内部噪声残留的问题,提出一种改进的信道估计算法。首先采用时域滤波器算法对信道进行估计,然后利用最大后验概率准则估计滤波器内部噪声,最后通过消除该噪声得到最终的信道估计。仿真结果表明,该算法相比时域滤波器算法具有更优的性能。     

基于导频序列信道缩短的超宽带信道估计

针对多频带超宽带系统,提出一种基于导频序列信道缩短的信道估计方法,解决了循环前缀长度小于信道最大多径延迟时难于估计信道参数的问题。首先在发送信号中插入块状导频,利用最小均方误差准则（MMSE）,在接收机前端设计信道缩短均衡器,然后根据均衡器输出序列估计出复合信道,最后通过反卷积解出原信道参数。仿真实验表明：该算法具有良好性能。     

弱时频正交性条件下的混合矩阵盲估计

针对语音信号的弱时频正交性,提出一种基于主分量分析的混合矩阵估计方法.在时频域中,允许每个时频点存在任意多个源信号,通过对每个时频点进行主分量分析,检测只有一个源信号存在的时频点,此类时频点最大特征值对应的特征向量即为混合向量的一个估计,因此对所有估计出的混合向量进行K均值聚类,将聚类中心作为混合矩阵的估计.实验仿真表明,提出的方法提高了混合矩阵的估计精度,特别适用于估计欠定情况下的混合矩阵.     

部分W-分离正交语音信号的盲分离方法

在W-分离正交性假设的语音盲分离方法中,由于没有考虑多个源信号同时存在的情况,导致分离信号中不可避免地存在音乐噪声。针对这种部分W-分离正交情况,提出了基于信道估计的语音盲分离方法。该方法先检测只有一个源信号存在的时频点并进行归一化处理,使得处理后的结果与频率无关,克服了W-分离正交性假设的不足以及频率置换问题,通过K-means聚类估计出信道,再结合信号子空间方法重构源信号。仿真结果表明,提出的方法可以有效减少分离语音中的音乐噪声,与典型的时频二元掩蔽方法相比,其平均信号失真比提高3.02dB,同时平均信干比提高4.61dB。     

MB-OFDM超宽带系统中基于噪声消除的信道估计

在MB-OFDM超宽带系统中,针对采用时域滤波器算法估计出信道后内部噪声残留的问题,提出一种改进的信道估计算法.首先采用时域滤波器算法对信道进行估计,然后利用最大后验概率准则估计滤波器内部噪声,最后通过消除该噪声得到最终的信道估计.仿真结果表明,该算法相比时域滤波器算法具有更优的性能.     

基于信道缩短的多频带超宽带信道估计

针对多频带超宽带系统,提出了一种基于信道缩短的信道估计方法.利用循环前缀(CP)结构,在接收机前端设计信道缩短均衡器,解决了循环前缀长度小于信道最大多径延迟时难于估计信道参数的问题.根据均衡器输出序列估计出复合信道,通过反卷积解出原信道参数.计算仿真表明该算法具有良好性能.     

基于稀疏性的欠定语音盲分离方法研究

针对源信号增多导致语音信号稀疏性变差的问题,提出一种新的基于稀疏性的混合矩阵估计方法,利用主分量分析(PCA)检测只有一个源信号存在的时频点并用于估计混合矩阵,从而提高了估计性能,特别适用于欠定语音盲分离。同时指出了影响基于稀疏性语音盲分离方法性能的因素。仿真结果验证了上述结论。