[發明專利]一種多元混合聲信號分離方法及裝置

在審

• 申請號: 202010738065.1
• 申請日: 2020-07-28
• 公開（公告）號: CN111968669A
• 公開（公告）日: 2020-11-20
• 發明（設計）人: 宋廣偉;鮑明;許耀華;王翊;蔣芳;胡艷軍
• 申請（專利權）人: 安徽大學
• 主分類號: G10L21/028
• 分類號: G10L21/028;G10L21/0308;G10L25/30;G06N3/08
• 代理公司: 上海光華專利事務所(普通合伙) 31219
• 代理人: 朱艷

本發明公開了一種多元混合聲信號分離方法及裝置，所述多元混合聲信號分離方法至少包括：通過短時傅里葉變換，獲得混合聲信號和真實源信號的幅度譜和相位譜；通過生成器對所述混合聲信號幅度譜進行訓練，獲得所述估計分離信號幅度譜；通過判別器對所述估計分離信號幅度譜與所述真實源信號幅度譜進行訓練，并判斷所述估計分離信號幅度譜是否為真實輸出，若是，通過所述估計分離信號幅度譜與所述混合聲信號相位譜，獲得分離聲信號，同時獲得生成器優化函數對所述生成器進行優化直至到達最大迭代次數。本發明公開的多元混合聲信號分離方法及裝置提高了所述分離聲信號的可懂度，且算法的泛化能力好，具有很強的抗干擾性。

技術領域

本發明涉及聲信號分離技術領域，具體來說是一種多元混合聲信號分離方法及裝置。

背景技術

傳統的信號處理方法包括譜減法、維納濾波法等，均是在假定目標聲源與噪聲先驗分布的條件下，估計目標聲源的短時傅里葉系數，為了更好地表述噪聲的先驗分布，通常假設噪聲是平穩的或者是慢變的，然而實際情況下該假設條件很難滿足，即在低信噪比條件下分離性能會嚴重下降。

隨著人工智能及大數據時代的到來，聲信號的采集量越來越多，如何利用大量的已知混合多元聲信號及單目標聲信號的真實數據提高分離性能，使得分離算法更具有實用性，從而提高聲信號監測系統對聲學事件的檢測率成為了多元聲信號分離領域的迫切的目標。

發明內容

本發明的目的在于提供一種多元混合聲信號分離方法及裝置，解決現有技術中聲信號分離模型收斂困難、實用性差能量損失嚴重問題。實現多源聲音信號的分離。

為解決上述技術問題，本發明是通過以下技術方案實現的：

本發明提供的一種多元混合聲信號分離方法，其至少包括以下步驟：

S1：采集混合聲信號與真實源信號；

S2：通過所述混合聲信號與真實源信號，獲得混合聲信號幅度譜、混合聲信號相位譜和真實源信號幅度譜；

S3：通過生成器對所述混合聲信號幅度譜進行訓練，獲得所述估計分離信號幅度譜；

S4：通過判別器對所述估計分離信號幅度譜與所述真實源信號幅度譜進行訓練，并判斷所述估計分離信號幅度譜是否為真實輸出，若是，則輸出所述估計分離信號幅度譜，并執行步驟S5，若否，則執行步驟S6；

S5：通過所述估計分離信號幅度譜與所述混合聲信號相位譜，獲得分離聲信號；

S6：通過所述判別器對所述生成器進行更新處理，對此步驟進行迭代，并判斷迭代次數是否達到預設最大迭代次數，若是，則結束，若否，則迭代次數增加，并繼續執行步驟S3。

在本發明一實施例中，所述多元混合聲信號分離方法包括混合聲信號模型的建立,所述混合聲信號模型為：

其中，x(t)為混合聲信號，Si(t)為第i個真實源信號，hi(t)第i個真實源信號到傳感器間傳遞函數，e(t)為噪聲，K為真實源信號個數，i為真實源信號序號， t為時間，T為信號時間長度。

在本發明一實施例中，所述多元混合聲信號分離方法包括分離信號的分析模型的建立，其建立方法包括：將所述混合聲信號幅度譜作為生成器的輸入，獲得所述估計分離信號幅度譜，將其與真實源信號幅度譜一同輸入判別器，同時將判別器的判別結果反饋給生成器。

在本發明一實施例中，所述多元混合聲信號分離方法包括構建生成對抗網絡模型，通過所述生成對抗網絡模型對所述分離信號的分析模型求解，其中所述生成對抗網絡模型包括生成器和判別器。

在本發明一實施例中，判斷所述估計分離信號是否為真實輸出的條件是：所述生成對抗網絡模型是否收斂，若所述生成對抗網絡模型收斂，則所述估計分離信號為真實輸出，若否，則所述估計分離信號為非真實輸出。