[发明专利]基于非连续平滑的卷积混合盲分离频域方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于非连续平滑的卷积混合盲分离频域方法，具体通过一种非连续多时刻短时傅立叶变换系数(STFT)平滑的方法，减少了源信号STFT的瞬时混合和卷积混合信号STFT间的误差，提高了卷积混合频域盲分离的分离效果。此外，相对于传统各频率片上混合矩阵的列向量的顺序调整方法，本发明提出一种简化的调整方法，显著的降低了调整所需的运算量。

背景技术

相对于瞬时混合，卷积混合更为复杂，也更接近为实际环境中信号的混合方式。目前，卷积混合盲分离问题吸引了众多的研究者，近年来所提出的卷积混合盲分离算法大致分为两类：时域方法和频域方法。时域方法一般通过设定符合某种形式的大型混合矩阵，将卷积混合转变为单个基于该大型混合矩阵的瞬时混合，但复杂的运算以及相应的存贮要求，使其不便于推广到多路卷积混合。而在频域上，卷积混合退化各个频率片上复数瞬时混合，可借鉴众多相对成熟的瞬时混合盲分离算法，因此频域方法受到越来越多关注。

然而，由于STFT的分帧等效于实现源信号和滤波器的分段卷积，而分段卷积时线性卷积和循环卷积间又存在误差，因此在每个频率片上，源信号STFT系数的瞬时混合并不精确等于卷积混合信号的STFT系数，每个频率片上的瞬时混合也就成为带噪条件下瞬时混合，即源信号STFT系数的瞬时混合和卷积混合信号STFT系数间存在误差，从而影响了现有频域卷积混合盲分离算法的分离精度。由于误差信号不会出现在卷积混合信号中，因此这种误差只能降低而不能被消除。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的不足，提出了一种基于非连续多时刻短时傅立叶变换系数平滑的卷积混合频域盲分离方法，该方法有助于降低源信号STFT系数的瞬时混合和卷积混合信号STFT系数间的误差，从而提升分离性能。此外，相对于传统各频率片上混合矩阵的列向量的顺序调整方法，本发明提出一种简化的调整方法，显著的降低了调整所需的运算量。

本发明是通过以下技术方案来实现的，具体的步骤如下：

一种卷积混合频域盲分离方法，用于减少源信号STFT的瞬时混合和卷积混合信号STFT间的误差，提高卷积混合频域盲分离的分离效果，其特征在于具体步骤如下：

(1)对卷积混合信号X_i(n)做帧长为T帧移为o的分帧，并求各帧X_i(l)(i＝1，2，…，D)的T点短时傅立叶变换，得及矢量序列 X ‾ ( w k , l ) = [ X ‾ 1 ( w k , l ) , . . . , X ‾ D ( w k , l ) ] ′ , ]]>其中w_k＝2πk/T，k∈[0，T-1]，i∈{1，2，…，D)，l表示帧的序号；