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《大连理工大学》 2010年
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语音信号欠定盲源分离技术的研究

巩俊  
【摘要】: 在实际环境中,语音会受到来自噪声或者其它语音的干扰。因此出现了语音增强技术。盲源分离技术作为一种有效的增强技术得到广泛关注。盲源分离是只根据观测得到的混合信号分离源信号。其广泛应用于通信、生物医学工程以及语音信号处理等领域。盲源分离技术最具代表性的算法是独立分量分析算法。该方法要求观测信号数目大于或等于源信号的个数即非欠定情况。观测信号数目小于源信号数目为欠定情况,更加常见。欠定盲源分离技术更加通用。 本文主要研究瞬时混合欠定盲源分离问题。涉及到混合矩阵估计和欠定分离两项关键技术。具体包括以下三个方面的内容: (1)基于孤立点检测的欠定瞬时混合矩阵估计方法。混合矩阵的估计是欠定盲源分离问题首先需要解决的问题。本文研究了势函数以及K均值聚类盲辨识算法,针对其不足,给出了一种先检测单源点然后再聚类的方法,改善了混合矩阵估计的精度。 (2)基于信号稀疏性的欠定盲源分离解法。最小l1范数方法是一种基于语音信号稀疏性的欠定盲源分离方法,但是,当语音信号不完全满足稀疏性假设时,l1范数方法分离效果不好。为此,本文对l1范数方法进行了改进,首先屏蔽掉不满足稀疏性假设的采样点,再将剩余的采样点利用l1范数方法求解。计算机仿真实验结果表明,改进后的方法使得分离信号的质量有所提高。 (3)基于子空间理论的弱稀疏性欠定盲源分离解法。欠定盲源分离的稀疏性解法的缺点是严格依赖于信号的稀疏性。针对稀疏性解法的这一缺点,本文首先引入了子空间方法,该方法可以在一定程度上克服分离方法对信号稀疏性的依赖;进而对子空间方法中消源找零不够精确的缺点进行了改进,给出了一种先对观测信号求相关的消源找零方法。计算机仿真实验表明,本文方法进一步改善了语音信号的分离质量。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TN912.3

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【引证文献】
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1 魏亮生;基于矩阵对角率的欠定盲分离技术研究[D];大连理工大学;2013年
【参考文献】
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【共引文献】
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4 杨捷;多语音分离语音增强方法的研究[D];大连理工大学;2009年
【二级参考文献】
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