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。     

基于贪婪稀疏优化的欠定语音盲分离方法

提出一种基于语音信号稀疏特征的稀疏分量分析两步法,力图提高欠定情况下的语音信号盲分离性能.不同于传统的两步法,所提方法需要获取语音信号在变换域中的稀疏特征,将贪婪最优化思想引入至稀疏分量分析方法中,重构欠定盲分离语音源信号.通过仿真对比实验,展示了该方法应用于平稳声音信号和非平稳语音信号的盲分离效果,它能较好恢复语音源...     

基于行列式和稀疏性约束的NMF的欠定盲分离方法

非负矩阵分解（NMF）要求分解得到的左矩阵为列满秩,这限制了它在欠定盲分离（UBSS）中的应用。针对此问题,提出基于带行列式和稀疏性约束的NMF的欠定盲分离算法——DSNMF。该算法在基本NMF的基础上,对NMF得到的左矩阵进行行列式准则约束,对右矩阵进行稀疏性约束,平衡了重构误差、混合矩阵的唯一性以及分离信号的稀疏特性,实现了对混合矩阵和源信号的欠定盲分离。仿真结果表明,在源信号稀疏性较好和较差两种情况下,DSNMF都能取得良好的分离效果。     

基于新型混合模型的欠定盲分离方法

针对欠定盲分离问题,提出了一种新的源恢复方法. 在时频域局部区域采用复高斯分布对源信号进行建模,将语音信号的稀疏性和局部平稳性结合在一起,提出了一种新的混合模型来描述观测信号在局部区域的概率分布.通过该模型,将每个时频点的源信号状态的判断问题转换成模型的参数估计和后验概率的计算问题,最后通过子混合矩阵的逆恢复出源信号. 实验结果表明,该方法具有很快的收敛速度,并且比已有方法具有更好的分离性能.     

具有相似性传播的K-均值欠定盲分离算法

对于稀疏信源的欠定盲分离问题,混合矩阵的估计是至关重要的。为了提高估计性能,提出一种组合的聚类分析算法。首先,利用短时傅里叶变换把时域中的观测信号转变成频域中的稀疏信号,并通过数据的归一化把稀疏信号在频域的线性聚类转变成致密聚类。然后,利用相似性传播AP聚类方法搜索每个观测数据的邻域自动形成数据族的数量和相对应的关键数据。最后,以AP聚类的结果作为K-均值算法的初始值,对每类(族)数据的聚类中心进一步修正。仿真结果表明,组合聚类法能有效地提高混合矩阵的估计精度。把AP聚类和K-均值算法相结合的另一个优势是,能够克服经典K-均值算法需要事先知道信源数量和对数据的初始划分非常敏感的缺陷。     

松弛稀疏性条件下的欠定盲分离

采用2步法研究松弛稀疏性条件下的欠定盲信号分离。在矩阵恢复上,将时域检索平均法从时域扩展到小波域,得到单源区间矩阵恢复算法。在源信号恢复上,分析最短路径法和l1范数算法,提出基于任意观测信号数的统计稀疏分解准则算法。仿真结果表明,相比l1范数解算法,该算法具有较低的计算复杂度,且可提高恢复信号的信噪比。     

欠定条件下弱稀疏源信号混合矩阵盲估计

针对源信号的稀疏性影响欠定混合矩阵的估计精度,在源信号单源频率及非单源频率分量分析的基础上,通过对观测信号频率峰值的幅值比值所构成的列向量聚类,提出欠定条件下弱稀疏源信号混合矩阵的盲估计方法。鉴于经典聚类算法的局部收敛性带来聚类结果的不稳定性,采用全局收敛特性较好的遗传模拟退火聚类算法提高聚类结果的鲁棒性。仿真实验表明,本文提出的混合矩阵估计方法及采用的聚类算法在不同欠定条件及噪声环境下具有较强的估计性能。     

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.     

基于改进蜂群聚类的欠定盲源分离

针对欠定盲分离中混合矩阵估计精度不高的问题,采用了改进的人工蜂群（ABC）聚类算法。从观测信号的线性聚类特点和蜂群的多样性考虑,改进雇佣蜂的搜索策略,从而加快算法的收敛速度。同时,引入基于Levy飞行的局部搜索方法,进一步对当前最优解的邻域进行搜索,提高ABC算法局部开发能力。仿真结果表明,该方法在源个数较多的情况下仍然有较高的混合矩阵估计精度。     

基于声源时延估计的欠定盲分离方法

提出一种基于声源时延估计的二元时频掩蔽方法.通过三个接收信号实现多于多个语音源信号的欠定盲分离.利用语音信号的W-分离正交性,在时频域估计各个源信号到达接收阵列的相对时延序列;进而基于信号时延序列的估计,采用最大似然算法将时频域划分为与源信号个数相同的互不重叠的时频点集合,每个集合(近似)只包含一个源信号的所有时频分量;再通过二元时频掩蔽依次恢复出各集合所对应的源信号.该方法性能通过主观试听得到了验证,其分段信噪比增益至少为13 dB.较之欠定解混迭估计技术DUET,本文方法得到的分离信号与实际声源信号的相异度降低约3 dB.     

基于时频单源点的欠定混合矩阵估计

主要研究了欠定盲源分离中的混合矩阵估计问题。提出了一种检测时频单源点的新方法,通过比较归一化的观测信号时频点的实部和虚部向量来检测时频单源点。与其他时频单源点检测方法相比,该方法简单而有效,同时降低了对检测条件的要求。采用K-means方法估计混合矩阵,通过去除聚类后每一类数据中偏离中心方向较远的数据点,进一步提高了混合矩阵的估计精度。仿真实验表明,与已有欠定混合矩阵估计算法相比,提出的方法有更高的估计精度。     

Source number estimation and separation algorithms of underdetermined blind separation

Recently, sparse component analysis （SCA） has become a hot spot in BSS research. Instead of independent component analysis （ICA）, SCA can be used to solve underdetermined mixture efficiently. Two-step approach （TSA） is one of the typical methods to solve SCA based BSS problems. It estimates the mixing matrix before the separation of the sources. K-means clustering is often used to estimate the mixing matrix. It relies on the prior knowledge of the source number strongly. However, the estimation of the source number is an obstacle. In this paper, a fuzzy clustering method is proposed to estimate the source number and mixing matrix simultaneously. After that, the sources are recovered by the shortest path method （SPM）. Simulations show the availability and robustness of the proposed method.     

基于准正交原理的多信源少观测源的盲语音信号分离

信号源个数多于观测信号个数情况下的盲源分离问题是盲信号分离中的一个难题,也是一个很实际的问题。论文在A.Hyvrinen提出的一种基于准正交原理的盲分离算法基础上,指出当混合矩阵的基矢量不满足准正交性时,可以对观测信号预白化,使混合矩阵的基矢量的准正交性得以很大提高。然后将此方法用于多信源少观测源情况下的混合语音信号分离。实验分为两个过程:(1)估计混合矩阵;(2)用最大后验概率的估计方法分离源语音信号。实验结果证明了该算法能够有效用于高维情况下多信源少观测源的盲语音信号分离。     

密度空间与密度峰值聚类的欠定混合矩阵估计

针对欠定盲源分离问题, 提出了增强信号稀疏性的方法,并把具有噪声的基于密度空间聚类与寻找密度峰值聚类相结合用于估计混合矩阵。首先,把时域观测信号变换成时频域的稀疏信号,通过单源点检测突出信号的线性聚类特性,并采用镜像映射将线性聚类转变成致密聚类以便于进行密度基的聚类分析;然后,利用密度空间聚类搜寻密集数据堆中高密度的点和与之相应的邻域,以自动形成聚类簇的数量和初步聚类中心;最后,把获得的聚类数量作为密度峰值聚类的输入参数,在数据簇的范围内搜索其密度峰值以实现对聚类中心位置的进一步修正。以上方法不仅可提高混合矩阵的估计精度,而且估计量具有较高的一致性。     

病态盲分离情况下的混合矩阵估计研究

在盲信号分离技术中;当混合矩阵是病态情况时;基于信号稀疏性的两步法可用来解决这一问题;而如何估计混合矩阵则是两步法的关键。提出了一种估计混合矩阵的新方法;即通过搜索重构观测信号采样点;每次只需搜索出少数某源信号取值占优的采样点;就可以通过这些采样点处的重构观测信号数据;估计出混合矩阵的某一列。依次类推;可以估计出整个混合矩阵。该方法估计混合矩阵时对源信号的稀疏度要求较低;其实现算法不需优化过程;计算简单;因此其实用性较高。仿真结果表明了该方法有效;有很好的性能。通过大量的仿真试验给出了方法的定量性能分析。
     

基于改进的萤火虫优化算法的混合语音盲分离

针对传统盲源分离优化算法对分离性能影响较大的局限性,提出了一种基于改进的萤火虫优化的混合语音盲分离算法。将萤火虫的飞行跨度由固定取值变为由新构造的函数自适应调整,在加快收敛速度的同时避免算法早熟现象的发生。实验结果表明,与基于自然梯度、标准萤火虫和粒子群优化的盲分离算法相比,新算法对混合语音信号的分离效果较好,在收敛速度和分离能力方面都有所提升。     

基于麦克阵列的实时盲语音分离系统

通过使用多波束形成器对盲分离系统进行预处理滤波,结合频域内独立分量分析的方法,提出了一种基于麦克阵列的快速实时盲语音分离系统,它能够有效地分离在真实环境中的卷积混叠语音信号。