7、基于模型源分离的多通道空间聚类技术解析

基于模型源分离的多通道空间聚类技术解析

在音频处理领域，多通道空间聚类技术对于实现高效的声源分离和定位至关重要。下面，我将为大家详细介绍几种常见的多通道空间聚类方法及其特点、应用和相关技术细节。

窄带与宽带方法概述

在声源分离和定位中，存在窄带和宽带两种不同的方法。窄带方法在建模跨频率变化很大的脉冲响应时具有较高的灵活性，但会牺牲一定的噪声鲁棒性，因为它难以有效整合跨频率的信息。此外，窄带方法通常需要对平稳声源进行更长时间的观测，才能实现良好的分离性能。而且，解决对齐问题需要仔细调整相关启发式方法，这对于宽带语音等情况可能具有挑战性，例如在宽带语音中，包含浊音音素的 4kHz 以下频率的活动与包含阻塞音音素的 4kHz 以上频率的活动可能不相关甚至负相关。

而宽带方法则能够整合跨频率的信息，相比窄带方法，它所需的时间观测更短。接下来，我们将详细介绍几种具体的宽带方法。

波达方向的模糊 c 均值聚类

这种宽带方法结合了多种思想，主要基于逐步相位差恢复（SPIRE）方法将互相关相位差（IPD）转换为互相关时间差（ITD）进行聚类。具体步骤如下：
1. IPD 项识别 ：SPIRE 方法利用大阵列中紧密间隔的麦克风对来估计相位缠绕项。对于不同的麦克风对，通过递归公式识别未知的 k 项：
- (\Delta\varphi_{k} = 2\pi f\Delta\tau_{k}/f_{s} + 2\pi\ell_{k} = 2\pi d_{k}f/c + 2\pi\ell_{k})
- ((\Delta\varphi_{k - 1} + 2\pi\el