[发明专利]基于频域卷积传递函数的多通道非负矩阵分解方法及系统

权利要求书

1.一种基于频域卷积传递函数的多通道非负矩阵分解方法，该方法包括：

对传声器阵列每一个通道采集的时域观测信号进行短时傅里叶变换，得到时频域的观测信号；

基于非负矩阵分解声源模型，估计出每一个声源的功率谱密度；

基于频域卷积传递函数空间模型，估计出每一个声源的每一阶解混滤波器；

利用获得的功率谱密度和解混矩阵构造均方误差准则下的维纳滤波器，并对时频域的观测信号进行滤波得到时频域的分离信号；

将时频域的分离信号进行短时傅里叶逆变换并合成得到时域的分离信号。

2.根据权利要求1所述的基于频域卷积传递函数的多通道非负矩阵分解方法，其特征在于，该方法具体包括：

步骤1)对传声器阵列的第m个通道采集的时域观测信号x_m(j)进行短时傅里叶变换，得到时频域的观测信号x_m,ft；其中1≤m≤M，M为传声器阵列中的传声器数量；t为时间索引；1≤t≤T，T表示样本在时频域的总帧数；f为频率索引，1≤f≤F，F为傅里叶变换点数，j为时间变量；

步骤2)基于非负矩阵分解声源模型，估计出每一个声源n在每一个时频点(f,t)的功率谱密度λ_n,f,t，1≤n≤N，其中N为声源数目，N≤M；

步骤3)基于频域卷积传递函数空间模型，估计每一个频带内，每一个声源n的每一阶解混滤波器w_n,f,l，其中0≤l≤L_n-1，L_n为第n个声源的卷积传递函数滤波器长度；

步骤4)循环迭代步骤2)和步骤3)，直到达到预先设置的迭代次数，获得每一个声源n的功率谱密度和所有阶解混滤波器；

步骤5)利用步骤2)获得的所有功率谱密度和步骤3)获得的所有声源的所有阶解混滤波器构造均方误差准则下的维纳滤波器，并利用该维纳滤波器对观测信号向量x_ft进行滤波得到每一个声源的时频域分离信号y_n,ft，n＝1,…,N；其中x_ft＝[x_1,ft,…,x_M,ft]^T，y_n,ft＝[y_n1,ft,…,y_nM,ft]^T；

步骤6)任意选取一个通道序号对每一个声源的分离信号y_n,ft中的通道对应的时频域分离信号进行短时傅里叶逆变换，然后得到第n个声源的时域分离信号其中

3.根据权利要求2所述的基于频域卷积传递函数的多通道非负矩阵分解方法，其特征在于，所述步骤2)具体包括：

在每一个时频点，利用基矩阵T_n的元素t_n,fk和激活矩阵V_n的元素v_n,k,t，根据下述的非负矩阵分解声源模型，计算第n个声源的时频点在每一个时频点(f,t)的功率谱密度λ_n,f,t；

其中K为预先设置好的基向量个数；并且相应的基矩阵和激活矩阵的更新规则为：

其中

其中w_n,f,0为步骤3)估计出的第n个声源的第l阶解混滤波器；如果是首次执行步骤2)，w_n,f,0被初始化为第L₀+…+L_n-1+1个元素为1，其他M-1个元素都是0的列向量，且L₀＝0。