Tai ta thường đồng thời tiếp nhận nhiều nguồn âm (tiếng nói, âm nhạc, nhiễu ) khác nhau nhưng ta vẫn có thể lắng nghe nguồn âm chủ định. Một hệ thống xử lý tiếng hay nhận dạng tiếng cần đạt đến khả năng thông minh như vậy. Bài toán là từ nhiều tín hiệu đã trộn lẫn ta muốn khôi phục các tín hiệu nguồn riêng rẽ. | TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH CN TẬP 9 SÓ 2 -2006 TÁCH ÂM DÙNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN ĐỘC LẬP Trương Tấn Quang Nguyễn Hữu Phương Trường Đại học Khoa học Tự nhiên ĐHQG-HCM Bài nhận ngày 01 tháng 12 năm 2005 hoàn chỉnh sửa chữa ngày 23 tháng 02 năm 2006 TÓM TĂT Tai ta thường đồng thời tiếp nhận nhiều nguồn âm tiếng nói âm nhạc nhiễu. khác nhau nhưng ta vẫn có thể lắng nghe nguồn âm chủ định. Một hệ thống xử lý tiếng hay nhận dạng tiếng cần đạt đến khả năng thông minh như vậy. Bài toán là từ nhiều tín hiệu đã trộn lẫn ta muốn khôi phục các tín hiệu nguồn riêng rẽ. Trong hơn chục năm qua người ta đã phát triển một phương pháp mới giúp giải bài toán tách nguồn mù Blind Source Separation - BSS nêu trên rất hiệu quả đó là phân tích thành phần độc lập Independent Component Analysis - ICA . Bài báo trình bày tổng quan tóm lược về ICA và ứng dụng của chúng tôi vào việc tách âm. Kết quả rất tốt. Từ đây chúng tôi có thể tiếp tục phân tích các bài toán tách âm phức tạp hơn dùng ICA. THIỆU Khi có nhiều tín hiệu ở các khoảng tần số khác nhau được trộn tổng hợp lại ta có thể lọc ra từng tín hiệu riêng biệt như lúc ban đầu. Còn nếu các tín hiệu nằm trong cùng khoảng tần số ví dụ nhiều người cùng nói tiếng hát trên nền nhạc nhiều bản nhạc cùng chơi. ta không thể dùng phương pháp lọc hay phân tích phổ thông thường. Lúc bấy giờ phải dựa vào các phương pháp thống kê trong đó có phương pháp phân tích thành phần độc lập Independent Component Analysis - ICA 1 . . . 5 . ICA có nhiều ứng dụng bài báo này chỉ đề cập đến ứng dụng tách âm tiếng nói và âm nhạc 6 7 . Do chưa thấy công trình trên các tập san tạp chí trong nước liên quan đến ICA nên chúng tôi có phần tổng quan hơi là chi tiết mục 1 2 3 và 4 . Ở hình 1 tiếng nói của hai người được thu bởi hai micro ư 0 1A1 0 12 2 0 1 A 2 ư5 0 22 2 0 trong đó aj với i j 1 2 là các hệ số trộn phụ thuộc vào nhiều yếu tố như hướng đặt micro khoảng cách phản âm của phòng . Trong mô hình ICA các tín hiệu xi t và các tín hiệu nguồn si t được xem
