基于欠定盲源分离的双路音频信号噪声自适应分离

当多个源信号同时存在于同一频段或时间域内时,它们可能会相互干扰,导致信号混叠。这种情况下使用双路音频传感器进行捕捉,无法准确地捕捉到所有源信号的信息,导致分离过程具有不确定性。对此,提出一种基于欠定盲源分离的双路音频信号噪声自适应分离方法。首先,构建欠定盲源分离模型,基于小波包变换分解和重构信号获取信号分量,并依据信号和分量之间的互相关系数筛选分解后的分量,删除其中的冗余分量后生成新的观测信号;然后,依据贝叶斯信息准则的奇异值分解方法估计该源信号的数量,将其转换为正定白化信号;最后,利用快速独立成分分析法将该信号分类,实现双路音频信号噪声自适应分离。测试结果显示:所提方法能够在保证信号质量的前提下完成信号变换处理,信干比均在15 dB以上;筛选后保留的各个分量相关系数均在0.65以上,有效地完成了对信号噪声的分离。