【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

1 研究背景与问题提出

单声道音乐声源分离是音频信号处理领域的核心难题，其目标是从单一声道混合信号中，分离出人声、钢琴、弦乐等独立声源。随着流媒体音乐、智能音效处理等场景需求激增，传统方法暴露出显著局限：

• 监督学习依赖标注：基于深度学习的监督方法（如 Conv-TasNet）需大量人工标注的 “混合 - 纯净” 声源对，而音乐信号因风格多样、乐器组合复杂，标注成本极高；

• 无监督方法泛化性差：现有无监督方法（如 NMF）多假设声源频谱满足稀疏性，忽略音乐信号的谐波特性—— 乐器发声时，基频（f0）与整数倍泛音（2f0、3f0…）构成的谐波结构，是区分不同声源的关键特征；

• 谐波重叠干扰严重：当多声源基频接近时，谐波频谱相互重叠，传统方法难以精准划分频谱归属，导致分离后声源信噪比（SDR）低、音色失真。

为此，提出平均谐波结构建模方法：通过挖掘音乐信号中普遍存在的谐波规律，构建无监督特征表示，实现对重叠谐波的精准分离，突破标注依赖与泛化性瓶颈。

2 核心技术：平均谐波结构建模原理

2.1 音乐声源的谐波特性基础

音乐声源（尤其是乐器与人声）的频谱具有显著谐波结构：

• 基频与泛音：声源振动产生的基频 f0 决定音高，泛音频率为 f0 的整数倍（k=1,2,…,K，k=1 为基频分量）；

• 谐波包络：不同泛音的幅值随 k 变化的规律，构成独特的 “谐波包络”—— 如钢琴泛音幅值随 k 衰减快，小提琴泛音衰减慢，这是区分乐器音色的核心；

• 时变稳定性：在短时间窗口（如 20-50ms）内，声源的基频与谐波包络近似稳定，为建模提供时间连续性基础。

2.2 平均谐波结构建模方法

针对无监督场景，通过 “统计学习 - 模板构建 - 自适应匹配” 三步实现建模：

1. 谐波特征提取

对混合信号进行短时傅里叶变换（STFT），得到时频矩阵 X (t,f)（t 为时间帧，f 为频率点）。对每帧信号，通过以下步骤提取谐波特征：

• 基频估计：采用 YIN 算法或谱峰跟踪法，估计可能的基频候选集 F0 = {f01, f02, …, f0M}（覆盖音乐常用音域 20-4000Hz）；

• 谐波位置定位：对每个候选基频 f0，计算其谐波频率集 F_harm = {k*f0 | k=1,2,…,K}（K 取 8-12，覆盖主要泛音），并在时频矩阵中定位对应频率点；

• 谐波幅值向量：提取 F_harm 对应的幅值，构成该基频的谐波幅值向量 h = [X (t,f0), X (t,2f0), …, X (t,Kf0)]。

1. 平均谐波模板构建

基于无监督聚类实现谐波规律统计：

• 特征聚类：对所有时间帧的谐波幅值向量 h，采用高斯混合模型（GMM）或 K-means 聚类，将相似向量归为一类，每类对应一种 “平均谐波结构”（如 “人声类”“弦乐类”“打击乐类”）；

• 模板生成：计算每类聚类中心，得到平均谐波模板 H_c = [h_c1, h_c2, …, h_cK]（c 为类别索引），模板中 h_ck 表示该类声源第 k 次泛音的平均幅值，反映其典型谐波包络。

1. 自适应谐波匹配与分离

对每帧混合信号，通过模板匹配分配频谱归属：

• 相似度计算：对当前帧的每个谐波幅值向量 h (t)，计算与各平均模板 H_c 的余弦相似度 S_c (t) = (h (t)・H_c)/(||h (t)||・||H_c||)；

• 频谱分配：采用软分配策略，将时频点幅值 X (t,f) 按相似度加权分配给各声源，得到各声源的时频掩码 M_c (t,f) = S_c (t)/∑_c S_c (t)；

• 信号重构：对每个声源 c，计算其时频矩阵 X_c (t,f) = X (t,f)・M_c (t,f)，通过逆 STFT（ISTFT）重构纯净声源信号 s_c (t)。

3 无监督分离完整流程

• 谐波平滑约束：相邻时间帧的掩码 M_c (t,f) 需满足平滑性（如通过马尔可夫随机场约束），避免分离信号出现 “爆音” 失真；

• 打击乐特殊处理：打击乐（如鼓）谐波不明显、瞬态性强，单独采用 “瞬态检测 - 频谱稀疏分离” 模块，与谐波建模结果融合；

• 模板在线更新：对长时长音乐（如 5 分钟以上），每 30-60 秒重新聚类更新平均模板，适应声源音色的缓慢变化（如歌手音调变化、乐器切换）。

4 未来研究方向

1. 多模态特征融合：结合音乐的节奏特征（如节拍检测）、响度变化特征，优化谐波模板的聚类精度，尤其提升对复杂乐器组合（如交响乐）的分离效果；

1. 深度学习增强建模：采用无监督自编码器（如 VAE）替代传统聚类，学习更抽象的谐波特征表示，进一步缩小与监督方法的性能差距；

1. 实时分离优化：通过轻量化模型设计（如基于 Mel 频谱的简化建模），降低计算复杂度，满足直播音效、实时 K 歌等低延迟场景需求（目标延迟 < 100ms）；

1. 跨场景泛化：扩展至语音分离（如会议录音中的多说话人分离），通过调整谐波基频范围与模板更新策略，适配语音信号的谐波特性（如人声基频 80-250Hz）。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 孙建军.基于稀疏表示的欠定语音盲源分离算法研究[D].兰州交通大学[2025-11-29].

[2] 邵旭,张金林,马光彦,等.基于盲源分离与二代小波变换结合的声音信号分析[J].华北水利水电大学学报(自然科学版), 2012(A01):76-78.DOI:10.3969/j.issn.1002-5634.2012.01.022.

[3] 王聪,蒋存波,杜婷婷.基于能量分离的混叠语音干扰滤除方法研究[J].电子技术应用, 2009(8):4.DOI:10.3969/j.issn.0258-7998.2009.08.044.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇