基于两步单源点筛选的改进退化解混和估计算法

退化解混和估计(Degenerate unmixing estimation technique,DUET)算法是一种典型的欠定盲源分离算法,其采用的二进制时频掩蔽会保留部分干扰信号。提出了基于两步单源点筛选的改进DUET算法,首先使用余弦角算法进行单源点筛选,再采用计算相似度的方法进行第二步单源点筛选。通过两步单源点筛选获得更精确的目标信号和干扰信号后,设计用于抵消干扰信号的滤波器取代DUET中的二进制时频掩蔽,达到抑制干扰信号和提取目标信号的目的。仿真实验结果表明,该方法在正定盲源分离和欠定盲源分离两种情况下都有较优的盲源分离性能。

基于双麦克风的室内语音分离与声源定位系统

为了探究利用两个麦克风进行多声源分离和二维平面定位的可能性,提出了一种基于双麦克风的室内语音分离与声源定位系统。该系统根据麦克风采集的信号,建立了双麦克风时延-衰减模型,然后利用DUET算法估计了模型的时延-衰减参数,并绘制了参数直方图。在语音分离阶段,建立了二进制时频掩膜(BTFM),根据参数直方图,结合二值掩蔽的方法对混合语音进行了分离;在声源定位阶段,通过推导模型衰减参数与信号能量比之间的关系,得到了确定声源位置的数学方程组。利用Roomsimove工具箱模拟室内声学环境,通过Matlab仿真和几何坐标计算,在对多个声源目标分离的同时完成了二维平面中的定位。实验结果表明,该系统对多个声源信号的定位误差均在2%以下,有助于小型系统的研究和开发。

说话人个数时变的盲分离研究

现有的语音盲分离算法都是针对说话人个数已知且在分离过程中恒定的情况,现实中说话人个数是时变的.提出仅用2个麦克风对说话人个数时变的语音信号进行盲分离的方法,不仅能反映说话人个数时变的过程,而且解决了麦克风与说话人之间个数差异引起的超定、欠定问题.