基于Hilbert-Huang变换的语音信号分离

针对短时傅里叶变换不能正确得到非平稳信号的能量频率分布问题,提出了一种基于Hilbert-Huang变换的单信道语音信号分离的算法。该算法首先对分解得到的各内蕴模式函数分量(IMF)进行Hilbert变换,得到混合信号时频面上的Hilbert谱,然后对混合信号的Hilbert谱运用独立子空间分析的方法得出代表各个独立源信号的子空间,并对其求逆变换,从而恢复出各个源信号。通过仿真实验验证了此算法的正确性和有效性,且与短时傅里叶变换时频分析法相比较,其分离性能明显得到改善,显示了Hilbert-Huang变换在处理非平稳信号的优越性。