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文档简介

本发明公开了一种基于模态分解的伴奏提用主成分分析法对多源声信号阵列进行模态分22.根据权利要求1所述的基于模态分解的伴奏提取方法，其特征在于，所述步骤S1包;其中，t表示时间变量，mic,(t)表示第i个麦克风采集到的随时间变化的声信号，audio(t-r,)表示第i个麦克风采集到的具有时延s,的声源信号，noise,(i)表示第i个麦克风采;;3.根据权利要求2所述的基于模态分解的伴奏提取方法，其特征在于，所述步骤S2包;;3阵列xthrd的均值xhrd_o[mn]表示更新的多源声信号阵列xhrd';;4.根据权利要求3所述的基于模态分解的伴奏提取方法，其特征在于，所述步骤S3包;;'5.根据权利要求4所述的基于模态分解的伴奏提取方法，其特征在于，所述步骤S4包;4;;6.根据权利要求5所述的基于模态分解的伴奏提取方法，其特征在于，所述步骤S5包;5娱乐多个领域带来了便利。于频谱分析的方法通过观察频谱图区分人声和伴奏；基于音频信号处理的方法通过滤波、;其中，t表示时间变量，mic,(t)表示第i个麦克风采集到的随时间变化的声信号，6audio(t-r,)表示第i个麦克风采集到的具有时延G;的声源信号，noise,(i)表示第i个麦克风采;;;;信号阵列xthrd的均值xhrd_o[m]表示更新的多源声信号阵列;;;7;;在时域采样的索引值，是频域信号的索引值，Fre:表示标记为伴奏分量的主成分信号j表示虚数符号，x表示圆周率符号；;;;8;其中，t表示时间变量，mic,(t)表示第i个麦克风采集到的随时间变化的声信号，audio(t-r,)表示第i个麦克风采集到的具有时延G;的声源信号，noise,(i)表示第i个麦克风采9;;;;信号阵列xthrd的均值xhrd_o[m]表示更新的多源声信号阵列;;;;;在时域采样的索引值，是频域信号的索引值，Fre:表示标记为伴奏分量的主成分信号j表示虚数符号，x表示圆周率符号；;;号Fre:的幅度；人耳对高频分量不敏感，对具有高频分量的频域信号Fre:进行修改可以减;

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