人耳具有提取感兴趣的声音、屏蔽噪声以及定位的功能。利用人耳听觉机理的听觉场景分析技术是语音信 号处理的有力工具。提出了一种新的基于听觉场景分析的盲分离方法,可以对多个源信号混合而成的2个传感器信 号进行分离。耳间时间差( ITD)和强度差( IID)包含信号源的位置信息。通过听觉外周模型对混合信号进行处理,得 到各个频率通道的 ITD和 IID,再对混合信号的频域表示进行聚类,可得到源信号的频域表示。由于 ITD和 IID分别 在高低频段起主要作用,聚类时对高低频段采取了不同的分类准则。仿真实验表明了该方

matlab语音信号盲分离,输入多路语音信号，恢复混合信号

基于独立分量分析的语音信号盲分离算法，采用matlab编程，程序共593行

为了在欠定条件下实现语音盲源分离，该文首先利用势函数估计源信号的个数和混叠矩阵，在估计势函数曲线时对其做平滑处理，以提高源信号个数估计的准确性．在语音信号分离部分，提出了一种改进的最短路径法，该方法对混叠信号各时频单元进行分类处理，避免了最短路径法中对每个时频单元进行矩阵求逆运算，在大大减少计算量的同时也降低了分离信号的背景噪声．最后给出了仿真实验，实验结果证明了该算法的可行性和优异性．

本文利用了独立变量分析的算法，用 matlab实现了语音信号的盲分离。这在语音识别，以及未来机器人智能化上起着至关重要的作用