盲信号处理和ICA算法.docxVIP

摘要 语音信号分离是近几十年来广泛应用于通信、雷达、电子医学等方面的发展方向，其理论基础是语音信号的盲源分离。本文主要介绍了盲源分离和独立分量分析概念以及相关知识，探讨ICA研究中的主要问题。盲信号处理算法分为批处理算法和自适应算法两类，研究得到一种批处理和自适应相结合的快速独立分量分析(fast independent component analysis, Fast ICA)算法。在语音信号的处理和分离中，声音的信号多种多样，但是来自不同语音源的信号保持相对独立，利用此特点及盲信号分离的思想，将Fast ICA算法作用在语音信号的分离上，从而获得独立的声音文件。 本文重点研究了盲信号处理的思想和ICA算法，明确了ICA方法的数学模型、基本假设条件以及ICA目标函数的估计准则。本文使用三个声音文件做实验，用matlab进行仿真试验，通过分离前后的波形图进行对比与分析，来证明该算法具有良好的语音信号分离效果。 关键词：语音信号分离；盲信号处理算法；独立分量分析；ICA固定点算法 目录  TOC \o 1-3 \h \z \u  HYPERLINK \l _Toc420503718 1 绪论  PAGEREF _Toc420503718 \h 4  HYPERLINK \l _Toc420503719 1.1 研究背景与意义  PAGEREF _Toc420503719 \h 4  HYPERLINK \l _Toc420503720 1.2 本文研究方向  PAGEREF _Toc420503720 \h 4  HYPERLINK \l _Toc420503721 2 盲信号处理相关知识  PAGEREF _Toc420503721 \h 5  HYPERLINK \l _Toc420503722 2.1 盲信号处理的概述  PAGEREF _Toc420503722 \h 5  HYPERLINK \l _Toc420503723 2.2 盲信号处理的方法  PAGEREF _Toc420503723 \h 6  HYPERLINK \l _Toc420503724 2.3 盲信号处理的研究与应用  PAGEREF _Toc420503724 \h 6  HYPERLINK \l _Toc420503725 2.4 独立分量分析  PAGEREF _Toc420503725 \h 7  HYPERLINK \l _Toc420503726 2.4.1 独立分量分析的定义  PAGEREF _Toc420503726 \h 7  HYPERLINK \l _Toc420503727 2.4.2 ICA基本概念  PAGEREF _Toc420503727 \h 8  HYPERLINK \l _Toc420503728 3 语音信号特性与分析  PAGEREF _Toc420503728 \h 10  HYPERLINK \l _Toc420503729 3.1 语音的特性  PAGEREF _Toc420503729 \h 10  HYPERLINK \l _Toc420503730 3.2 有关语音信号处理的基础知识  PAGEREF _Toc420503730 \h 11  HYPERLINK \l _Toc420503731 3.3 语音信号的MATLAB程序  PAGEREF _Toc420503731 \h 11  HYPERLINK \l _Toc420503732 3.3.1 输入语音信号的MATLAB波形图分析  PAGEREF _Toc420503732 \h 11  HYPERLINK \l _Toc420503733 3.3.2 混合语音信号的MATLAB波形图分析  PAGEREF _Toc420503733 \h 13  HYPERLINK \l _Toc420503734 4 FastICA算法  PAGEREF _Toc420503734 \h 14  HYPERLINK \l _Toc420503735 4.1 语音信号数据的预处理  PAGEREF _Toc420503735 \h 14  HYPERLINK \l _Toc420503736 4.2 FastICA 算法  PAGEREF _Toc420503736 \h 15  HYPERLINK \l _Toc420503737 4.3 快速ICA算法分离的基本步骤  PAGEREF _T