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1.2 国内外
研究现状
1.3 本文主要研究内容
语音信号的频率随时间变化,属于非平稳信号,目前在关于频域的语音信号盲源分离的问题的研究上,大多是采用STFT和WVD来解决。而STFT虽然便于实现且无交叉项的影响,但是窗函数一旦选定就无法兼顾时间分辨率和频率分辨率;WVD方法虽然在时频分析有着很高的分辨率,但是会因为交叉项的干扰从而影响分离效果。而基于LPFT的语音信号盲源分离算法,它对交叉项的影响小又能更精确地得到关于频率的信息。因此本文主要研究了基于LPFT的语音信号盲源分离算法,通过对语音信号进行LPFT,计算LPP、CLPP来得到语音信号的时频分布,进而从频域上实现语音信号的盲源分离。主要内容概括如下:
1.简单介绍了盲源分离的基本模型以及两种比较经典的算法;
2.研究了LPFT的基本原理,与STFT和WVD进行了比较,分析了LPFT的优点;
2.提出了基于LPFT的盲源分离算法,对线性瞬时混合语音信号进行了盲源分离,并基于matlab的
软件
平台通过一系列仿真来验证。
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