[发明专利]一种基于独立成分分析的HOA信号压缩方法

权利要求书

1.一种基于独立成分分析的HOA信号压缩方法，其步骤包括：

1)对待处理的目标HOA信号进行分帧，然后使用独立成分分析算法ICA对分帧之后的每一帧信号进行分解，得到每一帧的独立成分；

2)根据所有帧的独立成分构成传输通道中的前景信号，根据ICA得到的每一帧的mixing矩阵W^-1构成该帧的边信息，根据第i帧的mixing矩阵W^-1得到的un-mixing矩阵W对ICA算法初始化后处理第i+1帧信号；其中，所述传输通道由前景信号和背景信号构成；

3)编码器根据恢复得到前景信号的HOA形式表示然后利用得到背景信号R；背景通道经过简化后通过设定数量的传输通道进行传输，以及对传输通道和边信息进行量化与熵编码；其中，B为对目标HOA信号进行分帧得到的一帧HOA信号，使用独立成分分析算法ICA对B进行估计得到独立成分和对应的mixing矩阵W^-1。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，使用独立成分分析算法ICA对分帧之后的每一帧信号进行分解的方法为：首先设置声源个数上限Z，对初始化的un-mixing矩阵W进行白化，白化之后的W仍记为W；对输入的一帧HOA信号帧B进行白化，白化之后的信号帧B记为X；然后对声源i对应的W矩阵的第i列W_i依据以下公式进行更新：

W_i′＝X^Tg(W_i^TX^T)^T-g′(W_i^TX^T)1_LW_i

W_i＝W_i′/||W_i′||

其中，g(·)是ICA算法中的非线性函数，g′(·)是g(·)的导数，X^T指X的转置，W_i′^T为W_i′的转置，W_j为W矩阵的第j列，1_L为一个L×L的单位矩阵，L是信号帧B的帧长；每轮更新之后，依据W_i是否发生变化判断是否收敛，如果收敛或者到达最大迭代次数后停止迭代，其中i＝1～Z；完成所有声源估计后得到un-mixing矩阵W,并经过逆白化过程回归到该目标HOA信号所在的线性空间；然后根据公式计算前景信号并输出W,

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，使用上一帧的W更新W的初始化矩阵W_init，并将更新后的W_init传递给下一帧；具体方法为：对于第t帧，记第t帧对应的un-mixing矩阵为W^t,利用递推公式计算第t帧所用的初始化矩阵W_init，k是一个取值范围0-1的衰减系数。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，依据停止迭代时W_i是否收敛来判断剩余信号中是否还有剩余的非高斯声源，如果达到最大迭代次数时W_i仍未收敛，则判断信号中已经不含非高斯成分，可以直接停止迭代。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，如果矩阵W^-1的变化速度小于设定阈值，则对于相邻帧的W^-1矩阵采用增量编码压缩。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，如果矩阵W^-1的变化速度小于设定阈值，则将相邻的若干数据帧共用相同的W^-1矩阵进行编码压缩。