[发明专利]使用利用混合多元概率密度函数的独立分量分析的源分离

权利要求书

1.一种使用信号处理装置处理信号的方法，包括：

在信号处理装置中接收多个时域混合信号，每个时域混合信号包括原始源信号的混合；

使用所述信号处理装置对每个时域混合信号执行傅里叶相关变换，以便生成与所述时域混合信号对应的时频域混合信号；以及

对所述时频域混合信号执行独立分量分析，以便生成与所述原始源信号中的至少一个对应的至少一个估算的源信号，

其中所述独立分量分析使用混合多元概率密度函数，所述混合多元概率密度函数是与不同源信号和/或不同时间段对应的频率区的分量多元概率密度函数的加权混合。

2.如权利要求1所述的方法，其中所述混合信号是音频信号。

3.如权利要求2所述的方法，其中所述混合信号包括至少一个语音源信号，并且所述至少一个估算的源信号与所述至少一个语音信号对应。

4.如权利要求1所述的方法，其中所述执行傅里叶相关变换包括，在多个离散时间段上执行短时傅里叶变换(STFT)。

5.如权利要求3所述的方法，其中所述执行独立分量分析包括，使用期望最大化算法来估算分量多元概率密度函数的参数。

6.如权利要求3所述的方法，其中所述执行独立分量分析包括，在分量概率密度函数的参数的估算中，使用干净语音的预训练的特征向量。

7.如权利要求6所述的方法，其中所述执行独立分量分析还包括使用音乐和噪声的预训练的特征向量。

8.如权利要求6所述的方法，其中所述执行独立分量分析还包括使用运行时数据训练特征向量。

9.如权利要求2所述的方法，还包括在所述执行傅里叶相关变换之前，使用模数转换器将所述混合信号转换为数字形式。

10.如权利要求2所述的方法，还包括对所述估算的时频域源信号执行逆STFT，以便产生与原始时域源信号对应的估算的时域源信号。

11.如权利要求3所述的方法，其中所述分量概率密度函数具有球形分布。

12.如权利要求11所述的方法，其中所述分量概率密度函数具有拉普拉斯分布。

13.如权利要求11所述的方法，其中所述分量概率密度函数具有超高斯分布。

14.如权利要求3所述的方法，其中所述分量概率密度函数具有多元广义高斯分布。

15.如权利要求2所述的方法，其中所述混合多元概率密度函数是与不同源对应的频率区的分量概率密度函数的加权混合。

16.如权利要求2所述的方法，其中所述混合多元概率密度函数是与不同时间段对应的频率区的分量概率密度函数的加权混合。

17.如权利要求3所述的方法，其中从麦克风阵列接收所述混合信号。

18.一种信号处理装置，包括：

处理器；

存储器；以及

计算机编码指令，在所述存储器中包含所述计算机编码指令并且可以由所述处理器执行所述计算机编码指令，其中所述指令被配置为实现信号处理的方法，所述方法包括：

接收多个时域混合信号，每个时域混合信号包括原始源信号的混合；

对每个时域混合信号执行傅里叶相关变换，以便生成与所述时域混合信号对应的时频域混合信号；以及

对所述时频域混合信号执行独立分量分析，以便生成与所述原始源信号中的至少一个对应的至少一个估算的源信号，

其中所述独立分量分析使用混合多元概率密度函数，所述混合多元概率密度函数是与不同源信号和/或不同时间段对应的频率区的分量多元概率密度函数的加权混合。

19.如权利要求18所述的装置，还包括用于观测所述时域混合信号的麦克风阵列。

20.如权利要求18所述的装置，其中所述处理器是多核处理器。

21.如权利要求18所述的装置，其中所述混合信号是音频信号。

22.如权利要求21所述的装置，其中所述混合信号包括至少一个语音源信号，并且所述至少一个估算的源信号与所述至少一个语音信号对应。