TÀI LIỆU THƯ VIỆN SỐ

Tách nguồn mù (BSS) áp dụng cho âm thanh trong một số điều kiện khác nhau

Tai ta thường đồng thời tiếp nhận nhiều nguồn âm (tiếng nói, âm nhạc, nhiễu…) khác nhau nhưng ta vẫn có thể lắng nghe nguồn âm chủ định. Một hệ thống nhận dạng tiếng cần đạt đến khả năng thông minh như vậy. Bài toán là từ nhiều tín hiệu đã trộn lẫn ta muốn khôi phục các tín hiệu nguồn riêng rẽ. Đây là bài toán tách nguồn mù (Blind Source Separation - BSS). Trong hơn chục năm qua, người ta đã phát triển một phương pháp mới giúp giải bài toán nêu trên rất hiệu quả, đó là phân tích thành phần độc lập (Independent Component Analysis – ICA). Có nhiều thuật toán ICA cho các ứng dụng khác nhau. Báo cáo trình bày ứng dụng ICA cho tách âm trường hợp số nguồn nhiều hơn số trộn (dưới xác định). Chúng tôi thực nghiệm trên nhiều loại tín hiệu. Kết quả rất tốt.

Từ khóa: Tách nguồn mù, Blind Source Separation, Nguồn âm thanh cho người mù, Phân tích thành phần độc lập, Independent Component Analysis, Thuật toán ICA