Step1.采集一段语音信号，语音信号录音文字内容要求如下 要求：石狮寺前有四十四个石狮子，寺前树上结了四十四个涩柿子，四十四个石狮 子不吃四十四个涩柿子，四十四个涩柿子倒吃四十四个石狮子。 要求 9：从歌曲《一起红火火》中任意截取一段和录音文字内容相同长度的信号。 Step2.对 Step1 产生的语音信号添加如下要求的噪声信号 要求：添加信噪比为 XdB 的高斯白噪声； Step3.选择如下要求的滤波器对信号进行降噪处理。 要求：设计相应的维纳滤波器，对 Step2 产生的加噪信号进行降噪处理； Step4.自己的录音内容语音信号和要求 9 的录音内容的语音信号相加； 要求：Step1 中要求的语音信号平均功率比要求 9 的语音信号平均功率大 10 倍； Step5.对 Step4 中叠加后的语音信号进行分离，分离方法自选，要求最大程度分离出自己 录音内容，并对分离结果进行详细的分析。 Step6.以文件形式保存处理结果。

基于FastICA盲源分离算法的语音增强系统

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室内移动语音源的盲源分离

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对刚接触BSS盲源分离非常有帮助-对刚接触BSS有帮助 .txt 国外的一个入门小文档，刚接触BSS看看很有帮助~ 所用语言是matlab % Demonstration code for "Independent component analysis: A Tutorial Introduction" %JV Stone, MIT Press, September 2004. % Copyright: 2005, JV Stone, Psychology Department, Sheffield University, Sheffield, England.

针对更加复杂的非线性混合情况，提出一种基于样条插值拟合与群智能优化的后非线性盲源分离算法。采用样条插值函数拟合去非线性函数，使用负熵作为分离的评价准则，建立分离模型。分离过程采用改进的人工蜂群算法优化求解样条插值节点参数，并在分离的目标函数中引入相关性约束条件进行解空间范围限制，克服分离过程中存在的异常值现象。针对语音数据的分离实验结果表明，所提算法能够有效实现非线性混合信号的盲分离，较传统的基于奇数多项式拟合的分离算法具有更高的分离精度。

针对卫星多径信号引入的干扰问题,建立了卫星多径干扰信号盲源分离模型,采用基于降维Householder变换的特征矩阵联合近似对角化(JADE)算法对接收的混合信号四阶累积量进行联合近似对角化,从而提取多径信号。实验结果表明,本算法能很好地分离频谱完全重叠的多径信号和部分重叠的干扰信号;在提取多径信号方面,本算法的性能优于快速独立成分分析(FastICA)算法;在运行时间上,FastICA算法运行1000次的平均时间约为采用Givens旋转的Cardoso高阶累积量特征矩阵联合近似对角化(CG-JADE)算法的6倍,而本算法比CG-JADE算法的平均运行时间少0.0024 s,证明了本算法的有效性和快速性。