【正文】 =Wx(t) （公式 22） 其中 (1)式為混疊模型， (2)式為分離模型； s(t)=(s1(t),s2(t),?， Sn(t))T 為源信號(hào)未知的 m n 的混疊矩陣，源信號(hào) s(t)也是未知的， W 為分離矩陣。 2 盲信號(hào)處理 BSP 盲信號(hào)處理 盲信號(hào)處理作為 計(jì)算機(jī)智能學(xué)的核心研究的內(nèi)容，在生物醫(yī)學(xué)、醫(yī)療圖像、圖像增強(qiáng)、遠(yuǎn)程傳感、雷達(dá)與通信系統(tǒng)、地震勘測(cè)等方面均具有突出的作用。 （ 5）對(duì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。 為達(dá)到良好的學(xué)習(xí)效果，此次實(shí)踐有如下要求： （ 1）用 matlab 做出采樣之后語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域和頻域波形圖 （ 2）選擇合適的混合矩陣，得到混合信號(hào)，并做出其時(shí)域波形和頻譜圖 （ 3） 采 用混合聲音信號(hào)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，求出分離矩陣，編寫出相應(yīng)的 matlab代碼。 此次實(shí)踐主要目的在掌握 matlab 對(duì)語(yǔ)音的采集，了解盲處理的相關(guān)知識(shí)，掌握盲分離的原理，從而確定盲分離的方法，根據(jù)盲信號(hào)分離原理，用 matlab采集兩路以上的語(yǔ)音信號(hào)，選擇合適的混合矩陣生成若干混合信號(hào)。也是本文學(xué)習(xí)研究的重點(diǎn)。本文主要學(xué)習(xí)的是語(yǔ)音的處理。 關(guān)鍵字 ： 盲信號(hào)處理 語(yǔ)音信號(hào) 盲源分離 BSS 獨(dú)立分量分析 ICA技術(shù) 武漢理工大學(xué)《信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計(jì)》報(bào)告 2 Abstract Understanding the concept of blind signal processing (Blind Signal Processing, BSP), and master the voice of blind separation technology and the use of Matlab. This paper focuses on the background to the speech signal blind approach, mixed with the noise from the speech signal aliasing isolated individual voice source signal, to mimic the human voice separation ability. The 3way design with matlab voice signal acquisition, select the appropriate mixing matrix to generate a number of mixed signals. ICA technology bined with independent ponent analysis to select the mixing matrix for three voice signals are mixed and separated from the mixed signals out of the original speech signal, draw each separated signal timedomain waveform and frequency spectrum and pare the original signal. In addition, the use of PCA algorithm to achieve the separation of mixed speech signals, and ulti mately the two algorithms were pared. Keywords: blind signal processing speech signals blind source separation BSS independent ponent analysis ICA technology 武漢理工大學(xué)《信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計(jì)》報(bào)告 3 1 緒論 近年來，盲信號(hào)處理逐漸成為當(dāng)今信息處理領(lǐng)域中熱門的課題之一，并且已經(jīng)在尤其在、地震探測(cè)、移動(dòng)通信、語(yǔ)音處理、陣列信號(hào)處理及生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域展現(xiàn)出誘人的應(yīng)用前景。 結(jié)合獨(dú)立分量分析 ICA 技術(shù)，選取混合矩陣對(duì) 3 個(gè)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行混合，并從混合信號(hào)中分離出原語(yǔ)音信號(hào)， 畫出各分離信號(hào) 的時(shí)域波形和頻譜圖和原來的信號(hào)進(jìn)行比較。 本文重點(diǎn)研究了以語(yǔ)音信號(hào)為背景的盲處理方法，從混有噪聲的的混疊語(yǔ)音信號(hào)中分離出各個(gè)語(yǔ)音源信號(hào)，來模仿人類的語(yǔ)音分離能力。 （ 1）理解相關(guān)技術(shù)原理，確定技術(shù)方案， 時(shí)間 2天； （ 2）選擇仿真工具，進(jìn)行仿真設(shè)計(jì)與分析，時(shí)間 6天； （ 3）總結(jié)結(jié)果，完成課程設(shè)計(jì)報(bào)告，時(shí)間 2 天。 （ 5）對(duì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。 學(xué) 號(hào)： 0121209320323 課 程 設(shè) 計(jì) 題 目 語(yǔ)音信號(hào)的盲分離 學(xué) 院 信息工程學(xué)院 專 業(yè) 通信工程 班 級(jí) 姓 名 指導(dǎo)教師 2020 年 7 月 1 日 《 課程設(shè)計(jì)任務(wù)書 》 學(xué)生姓名： 專業(yè)班級(jí)： 指導(dǎo)教師 工作單位： 信息工程學(xué)院 題 目 :語(yǔ)音信號(hào)的盲分離 初始條件： Matlab軟件，計(jì)算機(jī)，信息處理相關(guān)知識(shí) 要求完成的主要任務(wù) : （ 1） 用 matlab 做出采樣之后語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域和頻域波形圖 （ 2） 選擇合適的混合矩陣，得到混合信號(hào)，并做出其時(shí)域波形和頻譜圖 （ 3） 采用混合聲音信號(hào)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，求出分離矩陣，編寫出相應(yīng)的確 matlab代碼。 （ 4） 用求出的分離矩陣從混合信號(hào)中分離出原語(yǔ)音信號(hào)，并 畫出各分離信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖 。 時(shí)間安排： 理論講解，老師布置課程設(shè)計(jì)題目，學(xué)生根據(jù)選題開始查找資料； 課程設(shè)計(jì)時(shí)間為 2周。 指導(dǎo)教師簽名： 2020 年 6 月 10 日 系主任（或責(zé)任教師）簽名： 2020 年 6 月 10 日 武漢理工大學(xué)《信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計(jì)》報(bào)告 目 錄 摘要 ........................................................................................................................ 1 Abstract .................................................................................................................. 2 1 緒論 .................................................................................................................... 3 2 盲信號(hào)處理 BSP ............................................................................................. 4 盲信號(hào)處理 ................................................................................................... 4 盲分離處理 ........................................................................................ 4 Matlab 語(yǔ)音信號(hào)的采集 .............................................................................. 5 語(yǔ)音信號(hào)的采集方法 ........................................................................ 5 三路語(yǔ)音信號(hào)的采集 ........................................................................... 6 盲信號(hào)分離的兩種算法介紹 .......................................................................... 7 PCA 算法原理 ................................................................................... 7 獨(dú)立分量分析 ICA ............................................................................... 8 3 語(yǔ)音信號(hào)的分離方案設(shè)計(jì) ................................................................................ 9 FASTICA 算法分離 ....................................................................................... 9 基于負(fù)熵最大的快速 ICA ................................................................... 9 主分量分析 PCA .......................................................................................... 13 主成分分析原理 .............................................................................. 13 PCA 算法原理 .................................................................................... 14 主分量分析 PCA 和 ICA 比較 .................................................................... 14 4 語(yǔ)音信號(hào)的分離方案實(shí)現(xiàn) ............................................................................ 16 語(yǔ)音信號(hào)的混合 ........................................................................................... 16 語(yǔ)音信號(hào)的分離實(shí)現(xiàn) ................................................................................... 17 FASTICA 算法分離 .......................................................................... 17 主分量分析算法分離 ........................................................................ 18 分離語(yǔ)音頻譜分析及比較 ................................................................ 18 5 總結(jié) ................................................................................................................ 20 武漢理工大學(xué)《信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計(jì)》報(bào)告 參考文獻(xiàn) .............................................................................................................. 21 附錄 原始語(yǔ)音 Matlab 信號(hào)頻譜程序 ............................................................. 22 附錄 2 預(yù)處理部分 matlab 程序 ........................................