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。     

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。     

基于子带分解的语音分离算法研究

提出一种有效解决不相互独立语音源信号混合的分离算法.利用子带分解方法,将混合信号分解成多个子带信号,在各个子带上分别进行语音分离得出语音分离信号,利用提出的相关性能指数,判断出相互独立的子带信号,把该子带的分离矩阵作为混合信号的解混合矩阵对混合信号进行分离.实验证明了本算法对相关语音源信号较好的分离效果.     

基于线性阵列的欠定盲源分离几何分析

采用线性阵列对欠定盲源分离问题进行建模,研究源信号的空间分布对欠定盲源分离的影响.利用二步法和稀疏分量分析解决欠定盲源分离问题,其中,混合矩阵的估计主要利用稀疏源信号的线性混合信号沿混合矩阵列向量方向线性聚类的特性.理论分析和仿真实验结果表明,当源信号在空间处于某些特定区域时,若采用线性聚类方法,混合矩阵是不可估计的,...     

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.     

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。     

欠定条件下的盲分离算法

盲信号分离中当源信号个数大于观测信号个数，且源信号不是足够稀疏时，如果利用聚类算法进行分离，分离效果将会变差。为此提出一种在此欠定条件下新的盲信号分离算法。利用源信号的“稀疏性”估计混合矩阵，然后简化混合矩阵构造新的混合模型。由于源信号间具有的独立性，使得可以在新的混合模型中从观察信号的自相关函数中估计出源信号的频谱，从而达到分离出源信号的目的，且分离效果优于聚类算法。最后给出仿真试验实例，试验结果验证了算法的有效性。     

一种加权增强的欠定盲辨识方法

针对欠定盲源分离混合矩阵问题,提出了一种基于二阶统计量平行因子分解,加权增强最小二乘法的欠定混合盲辨识方法。该算法不需要源信号满足稀疏性要求,仅在源信号满足相互独立和最多一个高斯信号的条件下,将独立源信号的空间协方差矩阵构建三阶张量,采用加权增强最小二乘法实现张量的标准分解,完成混合矩阵的估计。由于平行因子分解的唯一性在欠定条件下依然成立,该算法可以解决欠定盲源分离问题。仿真实验结果表明:提出的算法在计算欠定混合时具有很好的辨识效果,而且实现简单,可满足实际应用的要求。     

病态混叠下语音信号的盲源分离

针对稀疏信号盲源分离势函数法需要过多参数,以及聚类算法需要知道源信号个数的缺陷,采用基于拉普拉斯模型的势函数法估计源信号数目和混合矩阵。将混合信号重新聚类,对每一类信号的协方差矩阵进行奇异值分解,混合矩阵得到更精确的估计,进而源信号也得到更精确的估计。通过计算机仿真,表明了该算法的优越性。     

一个用于卷积混合模型的时频分析盲分离算法

提出一种基于时频分析的卷积混合盲分离算法.由于信号源与各传感器的距离不同,在传播的过程中会产生不同的幅度衰减和时间延迟.该算法用短时傅里叶变换对语音信号进行时频分析,将其中一个传感器信号作为参考信号,构造了源信号的幅度衰减向量和时间延迟向量.根据语音信号的时频域稀疏性,以这两个向量为特征,在时频域上对传感器信号进行聚类,再通过估计参考信号混合系数来获得源信号时频域表示,进一步得到源信号.该方法可以用于源信号数目大于传感器信号数目的情况.仿真实验证明,算法可以完成欠定情况下卷积混合信号的盲分离,分离结果令人满意.     

An adaptive speech source separation algorithm under overcomplete-cases using Laplacian mixture modeling for mixture matrix estimation by adaptive EM-type algorithm in wavelet packet domain

Speech process has benefited a great deal from the wavelet transforms. Wavelet packets decompose signals in to broader components using linear spectral bisecting. In this paper, mixtures of speech signals are decomposed using wavelet packets, the phase difference between the two mixtures are investigated in wavelet domain. In our method Laplacian Mixture Model (LMM) is defined. An Expectation Maximization (EM) algorithm is used for training of the model and calculation of model parameters which is the mixture matrix. And then we compare estimation of mixing matrix by LMM-EM with different wavelets. And then we use adaptive algorithm in each wavelet packet for speech separation and we see better results are obtained. Therefore individual speech components of speech mixtures are separated.     

蚁群聚类的欠定盲源分离方法

利用欠定盲源分离情况下稀疏源信号具有直线聚类的特点,提出了一种估计混叠矩阵的新方法。通过对混叠信号进行标准化处理,使混叠信号形成球形簇,将线性聚类转变成致密聚类;利用蚁群聚类算法对其进行搜索得到聚类中心,从而获得对混叠矩阵的精确估计。该方法能实现源信号数目未知情况下的欠定盲源分离,且能推广到三路或更多路观测信号的情况。对语音信号的仿真结果证明,该方法能精确地分离和恢复原始信号。     

Mixing matrix estimation using discriminative clustering for blind source separation

Mixing matrix estimation in instantaneous blind source separation (BSS) can be performed by exploiting the sparsity and disjoint orthogonality of source signals. As a result, approaches for estimating the unknown mixing process typically employ clustering algorithms on the mixtures in a parametric domain, where the signals can be sparsely represented. In this paper, we propose two algorithms to perform discriminative clustering of the mixture signals for estimating the mixing matrix. For the case of overdetermined BSS, we develop an algorithm to perform linear discriminant analysis based on similarity measures and combine it with K-hyperline clustering. Furthermore, we propose to perform discriminative clustering in a high-dimensional feature space obtained by an implicit mapping, using the kernel trick, for the case of underdetermined source separation. Using simulations on synthetic data, we demonstrate the improvements in mixing matrix estimation performance obtained using the proposed algorithms in comparison to other clustering methods. Finally we perform mixing matrix estimation from speech mixtures, by clustering single source points in the time-frequency domain, and show that the proposed algorithms achieve higher signal to interference ratio when compared to other baseline algorithms.     

PID控制原理在语音信号盲源分离中的应用

语音信号在非平稳系统中是动态混合的,为了实时抑制盲源分离过程中的非平稳混合扰动,加快收敛速度,减小稳态误差,提出了一种应用PID控制原理的自适应盲源分离算法。依据一种无预处理的自适应盲源分离算法建立PID控制模型,调节学习速率,跟踪语音信号的分离过程,实时减小由非平稳混合引入的分离误差,动态更新分离矩阵。在混合矩阵缓变和突变两种情形下分别对PID参数整定和语音信号的分离进行仿真分析,结合经典算法对比提出算法的性能。仿真与对比结果表明,提出的算法适用于非平稳混合系统语音信号的分离,算法性能较经典算法有改善。     

Maximum contrast analysis for nonnegative blind source separation

In this paper, we propose a maximum contrast analysis (MCA) method for nonnegative blind source separation, where both the mixing matrix and the source signals are nonnegative. We first show that the contrast degree of the source signals is greater than that of the mixed signals. Motivated by this observation, we propose an MCA-based cost function. It is further shown that the separation matrix can be obtained by maximizing the proposed cost function. Then we derive an iterative determinant maximization algorithm for estimating the separation matrix. In the case of two sources, a closed-form solution exists and is derived. Unlike most existing blind source separation methods, the proposed MCA method needs neither the independence assumption, nor the sparseness requirement of the sources. The effectiveness of the new method is illustrated by experiments using X-ray images, remote sensing images, infrared spectral images, and real-world fluorescence microscopy images.     

基于ICA的相位编码信号欠定盲分离算法

针对二相编码信号时域或频城上不充分稀疏的情况,提出了欠定盲源分离中估计混合矩阵和恢复源信号的新方法.首先,利用二相编码信号成型模型的特异性,将欠定盲分离问题转化成卷积盲分离问题,然后通过抽头延时将其转化为线性瞬时混叠问题,通过独立分量分析(ICA)方法对延时后的观测信号进一步处理.为了准确地分离出源信号,利用峭度准则对...     

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.