Convolutive mixtures of signals generated by more than one source and acquired by a set of microphones are commonly found in acoustic signal processing applications. Subband methods have been proposed to reduce computational complexity and improve the convergence rate of adaptive algorithms developed for blind source separation of these mixtures, without significantly impairing steady-state performance. Oversampled discrete Fourier transform (DFT) filter bank is a usual option for the generation of subband signals in order to avoid harmful aliasing effects, thereby maintaining sufficient samples to estimate the subband signal statistics. In this paper, two new subband structures, composed of cosine-modulated filter banks (CMFB) with critical or oversampled sampling and low-order adaptive subfilters, are proposed for efficient blind source separation approach in convolutive mixtures of speech signals. A time-varying step-size procedure that provides better convergence rate for several reverberation characteristics is advanced. In addition, both computational complexity and steady-state performance of the proposed structures are compared to those of the standard fullband algorithm, to other subband structures with oversampling and critical sampling, and to frequency domain algorithm. The advanced solutions are capable of improving the source interference ratio (SIR) by more than 5 dB. Finally, two strategies are presented to minimize the effects of remaining aliasing in the proposed subband approaches, which obtain an additional gain of about 3 dB in the asymptotic SIR.

由多个源产生并由一组麦克风采集的信号的卷积混合通常在声信号处理应用中找到。已经提出了子带方法来降低计算复杂性并提高为这些混合物的盲源分离而开发的自适应算法的收敛速度，而不会显着损害稳态性能。为了避免有害的混叠效应，过采样的离散傅立叶变换（DFT）滤波器组是通常的选择，以避免产生有害的混叠效应，从而保持足够的采样量来估计子带信号的统计信息。本文提出了两个新的子带结构，包括具有临界或过采样采样率的余弦调制滤波器组（CMFB）和低阶自适应子滤波器，提出了用于语音信号的卷积混合中的有效盲源分离方法。提出了一种时变步长程序，该程序为几种混响特性提供了更好的收敛速度。另外，将所提出结构的计算复杂度和稳态性能与标准全频带算法，具有过采样和临界采样的其他子带结构以及频域算法进行了比较。先进的解决方案能够将源干扰比（SIR）提高5 dB以上。最后，提出了两种策略来最小化所提出的子带方法中剩余混叠的影响，它们在渐近SIR中获得了大约3 dB的额外增益。提出了一种时变步长程序，该程序为几种混响特性提供了更好的收敛速度。另外，将所提出结构的计算复杂度和稳态性能与标准全频带算法，具有过采样和临界采样的其他子带结构以及频域算法进行了比较。先进的解决方案能够将源干扰比（SIR）提高5 dB以上。最后，提出了两种策略来最小化所提出的子带方法中剩余混叠的影响，它们在渐近SIR中获得了大约3 dB的额外增益。提出了一种时变步长程序，该程序为几种混响特性提供了更好的收敛速度。另外，将所提出结构的计算复杂度和稳态性能与标准全频带算法，具有过采样和临界采样的其他子带结构以及频域算法进行了比较。先进的解决方案能够将源干扰比（SIR）提高5 dB以上。最后，提出了两种策略来最小化所提出的子带方法中剩余混叠的影响，它们在渐近SIR中获得了大约3 dB的额外增益。将拟议结构的计算复杂度和稳态性能与标准全频带算法，具有过采样和临界采样的其他子带结构以及频域算法进行了比较。先进的解决方案能够将源干扰比（SIR）提高5 dB以上。最后，提出了两种策略来最小化所提出的子带方法中剩余混叠的影响，它们在渐近SIR中获得了大约3 dB的额外增益。将拟议结构的计算复杂度和稳态性能与标准全频带算法，具有过采样和临界采样的其他子带结构以及频域算法进行了比较。先进的解决方案能够将源干扰比（SIR）提高5 dB以上。最后，提出了两种策略来最小化所提出的子带方法中剩余混叠的影响，它们在渐近SIR中获得了大约3 dB的额外增益。