毕业论文提纲：语音信号的盲源分离

大学本科毕业论文(设计)开题报告
学院：　　信息学院　　　　　　　　　　　专业班级：　通信工程A班

课题名称 语音信号的盲源分离

1、本课题的的研究目的和意义：
目前，语音识别和说话人识别基本上都是基于较为纯净的语音环境, 一旦待识别的环境中有噪声和干扰, 语音识别就会受到严重影响。因此，噪声鲁棒性已成为语音识别走向实用的重要瓶颈问题。盲源分离是在缺乏混合系统和源信号先验知识的条件下，仅通过观测信号来恢复出源信号，从而再现另一端的信息，已经成为目前数字信号
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通过MATLAB仿真实现语音信号的盲源分离。

4、拟解决的关键问题：

优化算法，使之既能快速解决也能具有较低的计算复杂度


5、研究思路、方法和步骤：
课题研究的是语音信号的盲源分离,现实中语音信号和噪声往往是独立的.而ICA假设各源信号之间是独立的,其目的是把接收到得混合信号分解为相互独立的成分,而分离出的各成分即为源信号.由此,ICA在本课题中是一个不错的方法.流行的ICA算法有很多,在此可选用FastICA算法，这是基于固定点迭代寻找飞高斯性最大值，它每次只从观测信号分离一个独立分量，是ICA的一种快速算法。
步骤有三步：1、去均值预处理
2、白化过程
3.用FastICA算法分离出分量
研究过程中也有考虑到如何降低计算复杂度，通过阅读文献以及仿真效果的对比，基于最大信噪比的盲源分离算法也符合要求。
基于最大信噪比的盲源分离算法中,以盲源分离效果越好时信噪比越大这一特点,建立信噪比目标函数,把求优过程转换为广义特征值求解,用求出的广义特征值构成特征向量矩阵—分离矩阵,该算法是全局最优的盲源分离算法,具有低的计算复杂度.


6、本课题的进度安排：

2月13日~3月6日 阅读文献和相关参考书籍
3月7日~3月21日 课题方案拟定
3月22日~4月17日 算法仿真实现
4月18日~4月30日 算法测试与改进
5月1日~ 毕业论文撰写与答辩


7、参考文献：
1 T. Nishikawa, H. Saruwatari, K.Shikano. Multistage ICA for of real acoustic convolutive mi*ture Proc. ICA2003,2003; ( 4 ) :253～256
2 张智林, 皮亦鸣. 基于独立分量分析的降噪技术[J] . 电子科技大学学报, 2005, 34 (3) : ……（未完，全文共1683字，当前仅显示1070字，请阅读下面提示信息。收藏《毕业论文提纲：语音信号的盲源分离》）