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        語音信號識別基于盲源信號分離的實現

        作者: 時間:2011-07-07 來源:網絡 收藏

        其次,為了保證處理過程中的精度,還可選擇將data轉為float運算的方法。
        一般地,處理完的數據數值很小,范圍在(-10,10)之間,而播放時必須經過D/A,但D/A本身的熱噪聲會帶來很大的誤差,信噪比顯然無法容忍。對此,其解決辦法是將處理完的數據乘以較大的數值,這樣,聲音的相對值并沒有發生改變,因而播放時可達到良好的效果。這一方法也是用數字電路工具(如DSP,FPGA等)處理模擬時的常用方法。

        4 實際效果
        圖4所示是兩段錄音的音頻時域圖,圖5則是經過瞬時線性混合后的信號時域圖,圖6是經過在BF533平臺上利用FastICA算法得到的后的信號時域圖。實驗發現,圖6所示的結果效果良好,可以清楚地聽到不同的源信號。

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/156086.htm

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        5 結論
        本文首先簡單介紹了盲信號的數學模型以及常用的理論算法。之后詳細介紹了用ADSP_BF533盲信號分離時的具體流程以及過程中常見問題的解決方案。本設計方案所需時間短,效率高,而且占用內存較少。在工程應用方面具有一定的參考價值。


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