【语音分离】通过分析信号的FFT，根据音频使用合适的滤波器进行语音信号分离（Matlab代码实现）

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1 概述

本文通过分析信号的FFT，根据音频使用合适的滤波器进行语音信号分离。
对于语音信号分离，可以利用信号处理技术中的独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）来实现。基本原理是，在频域上对信号进行处理，通过独立成分分析将混合在一起的信号分离开来。

一种常用的方法是使用短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）将音频信号转换到频域。然后，针对不同的频率范围可以设计相应的滤波器，在不同频率范围内进行滤波处理，以分离不同的声音信号。

另外，还可以借助深度学习中的神经网络模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）或循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）结合谱图像处理技术来实现更精确的语音信号分离。

综合利用FFT分析、滤波器设计和深度学习等技术可以有效实现音频信号的分离处理，适用于语音增强、噪声消除以及语音分离等应用场景。
2 运行结果




部分代码；

% % Absolute Value vs Frequency plot
subplot(2,1,1)
plot(Frequency, X_ABS_DATA);
title('Spectrum of original signal');
%
%
%
% % For the modified zero padded data, the FFT is calculated as followed
tic
XFT_DATA_BASE2 = fft(DATA_BASE2, NFFT);
X_ABS_DATA_BASE2 = abs(XFT_DATA_BASE2);
toc
hold on
%
% % Absolute Value vs Frequency plot
%
subplot(2,1,2)
plot(Frequency, X_ABS_DATA_BASE2)
title('Spectrum with zero padding');
%
% % Designing a high Pass Filter
d = designfilt('highpassfir', 'PassbandFrequency',2500, 'StopbandFrequency', 2000, 'PassbandRipple', 1, 'StopbandAttenuation', 60, 'SampleRate',44100);
%
high_Pass_filtered = filtfilt(d, DATA_BASE2);
%plot(high_Pass_filtered);
%sound(high_Pass_filtered,16000);
neww=high_Pass_filtered;
sound(neww,Fs);
%sound(DATA,Fs);
%audiowrite('mod.wav',neww,Fs);
3 参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

[1]张锐,吕俊.基于分离结果信噪比估计与自适应调频网络的单通道语音分离技术[J].广东工业大学学报,2023,40(02):45-54.
4 Matlab代码实现

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原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/699433317