[发明专利]一种基于欠定卷积混叠模型的稀疏盲分离方法

权利要求书

1.一种基于欠定卷积混叠模型的稀疏盲分离方法，包括以下步骤：

S1：获取欠定混叠语音信号；

S2：对所述欠定混叠语音信号进行短时傅里叶变换，得到频域上的稀疏混叠信号；

S3：对所述频域上的稀疏混叠信号进行数学建模，得到欠定卷积混叠模型；所述欠定卷积混叠模型的表达公式如下：

其中，N为源信号个数，L为卷积核的长度；h_n＝[h_1n,h_2n,...,h_Mn]^T表示第n个源信号在时频域上的脉冲响应；对于每个频点，利用矩阵的表示形式如下：

X_f＝H_f*S_f+N_f

其中，*表示卷积过程，表示卷积混叠系统，S_f表示源信号，N_f表示近似误差；

S4：在所述欠定卷积混叠模型下建立稀疏代价函数，利用盲分离技术对混叠通道进行实时更新，得到估计的源信号；所述稀疏代价函数的公式如下：

其中，||·||_F表示Frobenius范数；p为常数，且0p≤1；λ为可调节的参数；

S5：对所述估计的源信号进行尺度和排序处理，再利用傅里叶变换的逆运算得到时域上的完成分离的源信号。

2.根据权利要求1所述的基于欠定卷积混叠模型的稀疏盲分离方法，其特征在于：所述S1步骤中，采用在高混响的环境下，同时播放N组语音源信号，利用M个麦克风进行接收，获取欠定混叠语音信号，其中，N、M为正整数，且NM。

3.根据权利要求1所述的基于欠定卷积混叠模型的稀疏盲分离方法，其特征在于：所述S4步骤中，利用临近算子得到估计的源信号其计算公式如下：

其中，(S_f)⁺＝max(0,S_f)。

4.根据权利要求3所述的基于欠定卷积混叠模型的稀疏盲分离方法，其特征在于：所述S5步骤中，对所述估计的源信号采用混叠阵矩阵进行列的标准化进行尺度处理，对所述估计的源信号采用方向到达角技术进行排序处理。