[发明专利]一种移动源信号混叠的盲分离方法

说明书

本发明公开了一种移动源信号混叠的盲分离方法，由于在现实生活中，采集的混叠信号具有一定的可变性，它的混叠滤波器是时变的，与传统的时不变混叠滤波器相比，源信号的分离过程将变得更加困难，本发明针对这种时变的混叠情况，提出一种鲁棒的盲分离算法；首先利用时间差估计算法定位源信号的位置，给出了严格的数学理论推导；然后对混叠滤波器进行重构，利用期望最大化算法更新模型参数，再利用维纳滤波法分离源信号；最后，通过仿真实验验证所提算法的有效性，同时对比一种鲁棒的移动源信号混叠盲分离算法(Full‑rank算法)，证明本发明所提算法对移动的源信号混叠盲分离具有更好的鲁棒性。

技术领域

本发明涉及盲信号分离技术领域，具体涉及一种移动源信号混叠的盲分离方法。

背景技术

在经典的鸡尾酒会问题中，由于聚会上的人处于移动状态，采集的混叠声音比较复杂。如何仅仅从接收到的混叠信号中恢复原始的信号，同时混叠通道又是未知的，这种源信号分离过程被称为“盲分离”。近年来，盲分离技术在语音信号处理中得到了充分的应用。但是，多数的研究工作局限于源信号是不移动的，也就是时不变的混叠信号，对于时变的混叠信号的研究相对较少。

现有技术中，文献N.Q.K.Duong,E.Vincent,Under-determined reverberantaudio source separation using a full-rank spatial covariance model,IEEETrans.Audio Speech Lang.Process.18(7)(2010)1830–1840.提出一种Full-rank算法对移动的源信号混叠盲分离具有一定的鲁棒性，但是效果一般，主要原因是当源信号移动时，伴随着混叠滤波器也跟着改变，导致混叠信号的盲分离过程更加困难。然而，在实际生活中，这样的混叠信号是普遍存在。因此，如何提出更加高效的算法去分离移动的源信号，仍然是盲分离领域研究的热点。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种移动源信号混叠的盲分离方法，该方法对移动的源信号混叠盲分离具有更好的鲁棒性。

本发明的目的通过下述技术方案实现：

一种移动源信号混叠的盲分离方法，包括下述步骤：

步骤一，对移动的声音源信号混叠进行数学建模；假设利用J个固定的麦克风去接收I个移动的声音源信号，产生的混叠信号的数学表达式为：

其中，x_j(t)是第j个麦克风接收到的混叠信号(j＝1,...,J)，h_ijt(τ)是时变的空间脉冲响应，τ是时间延迟；

为了在频域上进行源信号的分离，对上述公式(1)进行短时傅里叶变换，则时变的空间脉冲响应h_ijt(τ)的混叠性质随着时间的变化是缓慢的，因此可以认为在一个很短的时间窗内混叠过程是时不变；所以，时变的混叠模型公式(1)可以近似于频域上的混叠模型如下述公式(2)所示：

其中，x_fn＝[x_fn1,...,x_fnJ]^T表示混叠信号的短时傅里叶变换，s_fn,i表示第i个源信号的单通道短时傅里叶变换，h_fn,i＝[h_fn1,...,h_fnJ]^T是频域上的空间脉冲响应；