于旋积混合盲信号源中将多个讯号源进行分离之方法

摘要

本发明提供一种于旋积混合盲信号源中将多个讯号源进行分离之方法，该方法系在于盲讯号源中之数个讯号源为未知的情况下，利用短时傅立叶转换、KNN演算法、K-Means群聚演算法、贝氏资讯准则、依波束形成定理、到达方位测量方法(DOA)、最小　1范数方法、逆短时傅立叶转换等演算法，将混合有多个讯号源之盲讯号源分离出个别讯号源。

主权项

一种于一旋积混合盲信号源中将多个讯号源进行分离之方法，于一讯号处理装置执行该方法之下列步骤：接收已将该盲讯号源转换为语音讯号之复数个语音档，设定一取样频率及一量化位元数，根据该取样频率对该等语音档之每一者的语音讯号进行取样，并根据该量化位元数对经取样的语音讯号进行量化，以获得复数个盲讯号源向量序列；对该等盲讯号源向量序列分别进行短时傅立叶转换以转换成频域信号之复数个盲讯号源矩阵，其中该等盲讯号源矩阵的每一元素为复数形式；计算该等盲讯号源矩阵的每一元素之绝对值与相位角，以获得为度量空间形式之复数个特征参数矩阵；取出该等特征参数矩阵之每一列元素作为复数个离群样本二维参数向量列，计算该等离群样本二维参数向量列的每一元素的彼此被参考次数之一数值，删除该数值低于一门槛值之元素以产生复数个群聚二维参数向量列；计算该等群聚二维参数向量列以获得K个收敛的群聚中心二维参数向量列，其中K=2、3、...，并利用一贝氏资讯准则演算法来计算最佳单独频带之最佳K值，整体频带之最佳K值则由所有单独频带之最佳K值进行累积统计获得；根据最佳K值之K个收敛的群聚中心二维参数向量列，比较相邻两列群聚中心二维参数向量列中的每一元素之角度值，将比较出角度值差为最小的元素组成一群聚中心二维参数向量行中上下排列的元素，依序比较以组成复数个群聚中心矩阵；相位补偿该等群聚中心矩阵的每一元素之角度值以得到复数个群聚中心相位补偿矩阵；将该等盲讯号源矩阵与该等群聚中心相位补偿矩阵进行最佳化演算，以获得分别对应该等讯号源之复数个分离讯号时频矩阵；以及分别对该等分离讯号时频矩阵进行反短时傅立叶转换以转换成为时域信号之复数个分离讯号向量序列。