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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

摘要：本发明公开了一种基于语义特征分析的盲源分离方法、系统及存储介质，方法包括：获取N个音频信号；基于OPtics算法对所述音频信号进行密度结构分析，确定源信号数量M；基于M与N的数值关系进行盲源分离。针对欠定盲源分离，以语义分析结果为依据筛选稀疏性信号片段，并基于从稀疏性信号中分离得到的信号，通过语言学特征反演推断其完整信号，得到在非稀疏性信号片段下的先验信息，并基于该先验信息对其他信号进行分离，基于语义特征分析判断解混信号的语义特征是否符合语义通信知识库的语义特征预期。本发明方法可以将语义特征作为指标分析盲源分离的结果是否合理，从而优化处理语义通信场景下的盲源分离问题。

主权项：1.一种基于语义特征分析的盲源分离方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取N个音频信号；基于OPtics算法对所述音频信号进行密度结构分析，确定源信号数量M；基于M与N的数值关系进行盲源分离：若M＝N，判定为适定盲源分离问题，基于统计特征对所述音频信号进行分析和分离，并对分离后的解混信号进行语义特征提取和分析；若MN，判定为超定盲源分离问题，利用主成分分析降维方法处理所述音频信号，生成与所述源信号数量M相同的样本集，再基于统计特征对所述样本集进行分析和分离，并对分离后的解混信号进行语义特征提取和分析；若MN，判定为欠定盲源分离问题，对所述音频信号筛选出稀疏性信号片段，将所述稀疏性信号片段基于统计特征进行分析和分离，对分离后的信号，基于语义通信知识库和大语言模型进行语义特征提取、分析和反演预测，将反演预测获取的信号作为先验信息，并利用所述先验信息指导非稀疏信号片段进行分离，并对分离后的解混信号进行语义特征提取和分析；所述对分离后的解混信号进行语义特征提取和分析，具体包括：基于语义通信知识库的语义特征预期，判断所述解混信号是否符合预期；若所述解混信号全部符合预期，则直接输出M个解混独立信号；若所述解混信号部分符合预期，则对基于统计特征进行分析和分离过程进行优化，或将所述解混信号部分符合预期中的符合预期部分作为部分先验信息，通过所述部分先验信息得到不符合预期部分的后验概率分布，以先验信息和后验概率分布同时作为分离依据，直到分离后的解混信号全部符合预期；若所述解混信号全部不符合预期，针对适定盲源分离问题或超定盲源分离问题，重新确定源信号数量M后根据M与N的数值关系，重新判定分离问题，并实施对应的分离方法直到分离后的解混信号全部符合预期；针对欠定盲源分离问题，重新对分离后的信号进行基于语义通信知识库和大语言模型的语义特征提取、分析和反演预测，以及基于反演预测获取的信号进行非稀疏信号片段分离，直到反演预测的所有可能结果穷举完毕，再重新确定源信号数量M后根据M与N的数值关系，重新判定分离问题，并实施对应的分离方法直到分离后的解混信号全部符合预期。

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