Fehler beim Trennen von Tonsignalen durch FastICA bei realen Aufnahmen

Ich habe ein Programm zum Ausführen von FastICA für eine Stereo-WAV-Datei mit dem Code von Python MDP FastICA Example geschrieben

Mit den Audiobeispielen bekomme ich sehr gute Ergebnisse.

Dann versuche ich, mit zwei Computer-Monomikrofonen, die an das Stereomikrofon meines PCs angeschlossen sind, echte Aufnahmen zu machen, indem ich Mikrofon 1 mit L-Kanal und Mikrofon 2 mit R-Kanal verbinde. Ich spiele im Hintergrund Musik, während ich in einem ruhigen Raum spreche.

Beim Ausführen von FastICA werden die Signale jedoch überhaupt nicht getrennt. Ist es möglich, dass die Qualität der Mikrofone zu schlecht ist? Muss ich mit der aufgezeichneten WAV-Datei (16 Bit, signiertes PCM, 44100 Hz) etwas anfangen, bevor ich FastICA ausführe?

Die Aufzeichnung können Sie hier herunterladen .

ICA in roher Form ist nur zur Verwendung mit phasensynchronisierten Beobachtungsmischungen geeignet. Die Verwendung von Mikrofonen, wie Sie beschrieben haben, führt zu einer Phasenverzögerung, auf die andere Poster hinweisen. Diese Phasenverzögerung kann jedoch mit großem Nutzen verwendet werden. Der bekannteste Algorithmus, der sich mit der Stereotrennung bei Verzögerungen befasst, ist DUET. Die Links sind defekt, aber die Referenzen, die Sie suchen, sind hier> http://eleceng.ucd.ie/~srickard/bss.html.

Dies ist der
Artikel, nach dem Sie suchen sollten> A. Jourjine, S. Rickard und O. Yilmaz, Blindes Trennen disjunkter orthogonaler Signale: Entmischung von N-Quellen aus 2 Gemischen, IEEE-Konferenz über Akustik, Sprache und Signalverarbeitung (ICASSP2000), Band 5, Seiten 2985-2988, Istanbul, Türkei, Juni 2000

Wie ich weiter unten sage:

Es stellt sich heraus, dass ICA nicht richtig funktioniert, wenn die Signale mit unterschiedlichen Verzögerungen in den verschiedenen Sensorkanälen auftreten. Es wird ein sofortiges Mischen vorausgesetzt (bei allen verschiedenen Aufnahmen müssen die Signale perfekt synchronisiert sein). Eine Verzögerung würde in einer realen Situation mit Interpreten und Mikrofonen auftreten, da jede Quelle einen unterschiedlichen Abstand von jedem Mikrofon hat.

Ich vermute, dass diese Verzögerung zwischen den Kanälen der Grund ist. Wenn Sie sich die beiden Wellen genau ansehen, werden Sie wahrscheinlich feststellen, dass einige Klänge in einem Kanal früher auftreten als im anderen und der Rest umgekehrt.

Um zu beweisen, dass es nicht die Qualität der Mikrofone ist, können Sie versuchen, zwei verschiedene Signale mit einem Mikrofon zu unterschiedlichen Zeiten aufzunehmen und diese dann zu mischen, sodass sich ein Teil jedes Signals in jedem Kanal befindet. Überprüfen Sie, ob der ICA in diesem Fall funktioniert .

Es gibt einen anderen Algorithmus, der Statistiken zweiter Ordnung verwendet: AMUSE.

Hier finden Sie eine Implementierung in Python.