基于Givens-Hyperbolic 双旋转的多路语音信号卷积盲分离

针对语音信号的卷积混迭模型,通过对接收信号进行滑窗处理并重新排列,使得重构后的接收信号可表示为块独立的源信号与扩展的混迭矩阵的瞬时混迭模型。利用不同语音信号之间的近似独立和短时平稳特性,分析接收信号二阶相关矩阵的非正交联合块对角化结构。改进基于Givens和Hyperbolic旋转的瞬时混叠盲分离算法,提出Givens-Hyperbolic双旋转的联合块对角化算法(GH-JBD)。所提出的GH-JBD算法可以直接在时域估计传输信道的块本质相等矩阵,实现非正交联合块对角化,进而完成卷积混叠信号盲分离。该方法不需要进行预白化处理,避免了由于白化不彻底而引入的额外误差。仿真实验验证了该算法的有效性并就参数变化对分离信号的影响进行了分析。