Python MDP FastICA 예제 의 코드를 사용하여 스테레오 WAV 파일에서 FastICA를 수행하는 프로그램을 작성했습니다.
오디오 예제를 사용하면 매우 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
그런 다음 마이크 1을 L 채널에, 마이크 2를 R 채널에 연결하여 PC의 스테레오 마이크에 연결된 두 대의 컴퓨터 모노 마이크를 사용하여 실제 녹음을 시도합니다. 조용한 방에서 이야기하는 동안 백그라운드에서 음악을 재생하여 테스트합니다.
그러나 FastICA를 실행해도 신호가 전혀 분리되지 않습니다. 마이크의 품질이 너무 좋지 않을 수 있습니까? FastICA를 실행하기 전에 기록 된 WAV 파일 (16 비트, 서명 된 PCM, 44100Hz)에 대해 어떤 작업을 수행해야합니까?
여기 에서 레코딩을 다운로드 할 수 있습니다 .
답변:
원시 형태의 ICA는 상 동기화 된 관측 혼합물과 함께 사용하기에 적합합니다. 설명한대로 마이크를 사용하면 다른 포스터에서 지적한대로 위상 지연이 발생합니다. 그러나이 위상 지연은 큰 도움이 될 수 있습니다. 지연이있을 때 스테레오 분리를 처리하는 가장 잘 알려진 알고리즘은 DUET입니다. 링크가 끊어졌지만 찾고있는 참조는 여기> http://eleceng.ucd.ie/~srickard/bss.html입니다.
본 논문은
A. Jourjine, S. Rickard 및 O. Yilmaz, 분리 된 직교 신호의 블라인드 분리 : 2 개의 혼합물에서 N 개의 소스 디 믹싱, 음향, 음성 및 신호 처리에 관한 IEEE 회의 (ICASSP2000), 5 권, 페이지 2985-2988, 터키 이스탄불, 2000 년 6 월
페이지를 더 아래로 말하면 :
신호가 다른 센서 채널에서 다른 지연으로 발생할 때 ICA가 실제로 제대로 작동하지 않는 것으로 나타났습니다. 즉석 믹싱을 가정합니다 (신호가 모든 다른 레코딩에서 서로 완벽하게 동기화되어 있음). 각 소스는 각 마이크와 거리가 다르므로 연주자와 마이크가있는 실제 상황에서는 지연 이 발생합니다.
채널 간 지연이 원인이라고 생각합니다. 두 파도를 면밀히 살펴보면 한 채널에서 다른 채널보다 더 빨리 소리가 나고 나머지는 그 반대로 나타날 수 있습니다.
마이크의 품질이 아님을 증명하기 위해 한 번에 하나의 마이크를 사용하여 두 개의 다른 신호를 녹음 한 다음 각 신호의 일부가 각 채널에 있도록 믹싱하여 ICA가 작동하는지 확인할 수 있습니다. .
2 차 통계를 사용하는 또 다른 알고리즘이 있습니다 : AMUSE.
여기 파이썬에서 구현을 찾을 수 있습니다.