一种复合噪声源分离方法

本发明涉及飞行汽车技术领域，具体涉及一种复合噪声源分离方法。包括对采集到的噪声信号进行短时傅里叶变换处理，获得时频域信号；采用改进的FastICA算法进行初步分离，利用旋翼转速初始化旋翼噪声分量，利用发动机工况初始化发动机噪声分量；采用基于独立向量分析IVA的频域联合对角化算法进行空间优化，结合麦克风阵列位置信息、TDOA技术和波束形成技术，计算声源位置概率分布，并自适应检测噪声源数量；构建CNN‑RNN混合模型对分离后的噪声特征进行精修和分类，所述CNN‑RNN混合模型采用深度可分离卷积与BiLSTM网络结构，并将飞行姿态参数作为额外输入。本技术方案能够更准确有效地分离飞行汽车复合噪声源。