声信号盲分离算法研究

本项目以水下声信号和语言信号为应用背景，发展一种新的针对非平稳声信号的盲分离和盲解卷积算法。研究内容包括:完善基于二阶统计量的非平稳信号的盲分离算法，包括瞬时混合的分离与卷积混合的分离; 针对现有的算法多未考虑噪声的情况，深入研究噪声对盲分离的影响及预处理方法（PCA-NN 和小波除噪等）; 在已初步解决了频域分离卷积混合中关键的次序不确定性问题的基础上，进一步比较不同的时-频变换,提高算法的鲁棒性能; 加强实验研究，以获得的有关混合信道的部分先验知识补偿幅值不确定（多解性的难题）;基于发展的算法,利用国内设计的第一块DSP芯片（汉芯一号）构建提高语言识别率的原型系统。