[发明专利]一种语音信号频域盲解卷积方法

权利要求书

1.一种语音信号频域盲解卷积方法，其特征在于：将时域卷积混合的语音信号变换到频域进行盲分离，具体包括以下步骤：

1）对原始音频文件的自适应分帧，当采样频率为16KHz时，帧长取16ms，帧移取2ms；

2）对单帧数据进行傅里叶变换，将卷积混合信号模型转变为线性混合模型；卷积混合模型可以表示为

x(t)=H⊗s(t) ]]>  （表示卷积）                      （1）

信号的短时傅里叶变换可以表示为

X(ω,ts)=∑te?jωtx(t)w(t?ts)---(2)]]>

其中 ；X（ω,t_s）是x(t)的短时傅里叶变换，w(t)是窗函数；假定混合系统是时变的，由（1）式可得

X(ω,ts)=H(ω)S(ω,ts)---(3)]]>

其中 H(ω)和S(ω,t_s) 分别是混合滤波器H(p)和源信号s(t)的傅里叶变换， H(ω)可以在每个频率点单独进行估计；

3）采用特征值分解对输入信号进行白化处理；混合信号的协方差矩阵可被分解为

Rx(0)=1T∑t=0T?1x(t)x?(t)=QΛQ-1---(4)]]>

这里Λ=diag(d₁,d₂,…d_n) 是对角矩阵，其元素是协方差矩阵R_x(0)的特征值，Q是对应的特征向量，Q^-1是Q的逆矩阵；白化矩阵V可以表示为

V=Λ?12Q?1---(5)]]>

是协方差矩阵Λ的逆矩阵的平方根；

4）相关矩阵联合对角化，即寻找一个旋转矩阵U，使得下式达到最小；

∑τ=1r∑i≠j|(URz(τ)U*)ij|2---(6)]]>

这里R_z(τ)定义为

Rz(τ)=1T∑t=0T?1z(t)z?(t+τ)  τ=1,2,···r---(7)]]>

频域解混合矩阵W为

W=UV---(8)]]>

5）定义输出信号频谱Y₁(ω)和Y₂(ω)，幅度a₁(ω)和a₂(ω)相关系数为

r(a1(ω),a2(ω))=cov(a1(ω),a2(ω))D(a1(ω))D(a2(ω))---(9)]]>

其中协方差为

a₁(ω,m)示在第一个信号在m窗口且频率为ω的信号分量幅度；

6）计算参数|r(a₁(ω_m),a₁(ω_m+1))|，|r(a₂(ω_m),a₂(ω_m+1))|，|r(a₁(ω_m),a₂(ω_m+1))|，|r(a₂(ω_m),a₁(ω_m+1))|，确定信号重组；

7）计算（2）式的短时傅里叶逆变换

X(t)=12π1W(t)∑ts∑ωejω(t?ts)X(ω,ts)---(11)]]>

这里

W(t)=∑tsw(t?ts).---(12)]]>