欠定盲源分离 code

欠定盲源分离（Underdetermined Blind Source Separation，UBSS）是指由少于信号源数量的混合信号中，利用统计学方法分离出原始信号的过程。常见的应用包括语音分离、音乐分离等。

在UBSS中，常用的算法包括独立分量分析（Independent Component Analysis，ICA）、非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，NMF）等。

这里提供一个基于ICA的UBSS的Python代码示例：

import numpy as np
from scipy import signal

def ubss_ica(X, n_components=None, algorithm='deflation'):
    """
    基于ICA的UBSS
    :param X: 混合信号矩阵，shape为(n_samples, n_features)
    :param n_components: 分离的信号源数量，默认为None，即和混合信号数量相同
    :param algorithm: ICA算法，默认为'deflation'，可选'parallel'
    :return: 分离后的信号矩阵，shape为(n_samples, n_components)
    """
    # 中心化
    X = X - np.mean(X, axis=0, keepdims=True)
    # ICA分离
    ica = FastICA(n_components=n_components, algorithm=algorithm, whiten=True)
    S = ica.fit_transform(X)
    return S

其中，`X`为混合信号矩阵，`n_components`为要分离的信号源数量，`algorithm`为ICA算法。

使用示例：

import soundfile as sf

# 读取混合信号
mix, sr = sf.read('mix.wav')

# UBSS分离
S = ubss_ica(mix)

# 保存分离后的音频文件
for i in range(S.shape[1]):
    sf.write('source{}.wav'.format(i+1), S[:, i], sr)

其中，`mix.wav`为混合信号文件，`source{}.wav`为分离后的每个信号源文件。