実世界の録音でFastICAによる音声信号の分離に失敗する

Python MDP FastICAのコードを使用して、ステレオWAVファイルでFastICAを実行するプログラムを作成しました。

オーディオの例私は非常に良い結果を得ます。

次に、マイク1をLチャンネルに、マイク2をRチャンネルに接続して、PCのステレオマイク入力に接続された2つのコンピューターモノラルマイクを使用して、現実世界の録音を試みます。静かな部屋で話している間に、バックグラウンドで音楽を再生してテストします。

ただし、FastICAを実行しても信号はまったく分離されません。マイクの品質が低すぎる可能性はありますか？FastICAを実行する前に、記録されたWAVファイル（16ビット、署名付きPCM、44100Hz）に対して何かする必要がありますか？

こちらから録画をダウンロードできます。

未加工のICAは、位相同期観測混合物での使用にのみ適しています。説明したようにマイクを使用すると、他のポスターで指摘されているように、位相遅延が発生します。ただし、この位相遅延は非常に役立ちます。遅延がある場合にステレオ分離を処理する最もよく知られているアルゴリズムはDUETです。リンクは壊れていますが、探しているリファレンスはこちら> http://eleceng.ucd.ie/~srickard/bss.htmlです。

これはあなたが探すべき論文です>
A. Jourjine、S。Rickard、およびO. Yilmaz、ばらばらの直交信号のブラインド分離：2つの混合物からのNソースの分離、IEEE Con​​ference on Acoustics、Speech、およびSignal Processing（ICASSP2000）、ボリューム5、ページ2985-2988、イスタンブール、トルコ、2000年6月

私がページのさらに下で言うように：

異なるセンサーチャネルで異なる遅延で信号が発生した場合、ICAは実際にはうまく機能しないことがわかりました。瞬時のミキシング（すべての異なる録音で信号が互いに完全に同期していること）を想定しています。各ソースは各マイクからの距離が異なるため、パフォーマーとマイクの実際の状況では遅延が発生します。

チャンネル間のこの遅延が理由だと思います。2つの波をよく見ると、あるチャンネルでは他のチャンネルよりも早く音が発生し、残りのチャンネルでは逆に音が発生することがわかります。

マイクの品質ではないことを証明するには、1つのマイクを使用して2つの異なる信号を異なる時間に録音し、それらをミックスして各信号の一部が各チャネルにあるようにし、その場合にICAが機能するかどうかを確認します。

二次統計を使用する別のアルゴリズムがあります：AMUSE。

ここでは、Pythonでの実装を見つけることができます。