基于模糊系统实时卷积混合盲信号分离自适应步长方法

摘要

本发明涉及语音信号处理，为提供提出利用模糊系统确定学速率，保证算法在前期的收敛速度和后期的稳态性能，达到良好实时分离效果。本发明采用的技术方案是，基于模糊系统实时卷积混合盲信号分离自适应步长方法，包括如下步骤：步骤(1)：通过短时傅里叶变换将输入信号由时域转换至频域；步骤(2)：输入信号并依次处理对于当前时刻每个频域点输入的信号；步骤(3)：建立模糊系统；步骤(4)：根据当前步长来计算当前时刻的分离矩阵；步骤(5)：通过分离矩阵求解频域分离信号；步骤(6)：通过短时傅里叶逆变换将频域分离信号转换至时域，从而得到最终的分离信号。本发明主要应用于语音信号处理场合。

主权项

一种基于模糊系统的实时卷积混合盲信号分离自适应步长方法，其特征是，步骤如下：步骤(1)：通过短时傅里叶变换将输入信号由时域转换至频域；步骤(2)：输入信号并依次处理对于当前时刻每个频域点输入的信号，先计算当前的信号的整个系统的输出性能D[n]和第k个频域点的输出信号的分离状态D^k[n]；步骤(3)：建立模糊系统，并将D[n]和D^k[n]输入建立好的模糊系统来确定当前步长；步骤(4)：根据当前步长来计算当前时刻的分离矩阵；步骤(5)：通过分离矩阵求解频域分离信号；步骤(6)：通过短时傅里叶逆变换将频域分离信号转换至时域，从而得到最终的分离信号。通过短时傅里叶逆变换将频域分离信号转换至时域，从而得到最终的分离信号。