信号盲源分离是一项具有挑战性的研究课题,也是近年来信号处理领域的研究热点之一。目前,对该问题的研究,特别是瞬时混合信号分离问题的研究已取得不小的进展,并在语音信号处理、阵列信号处理、生物医学信号处理、图像处理以及通讯等领域取得了一些成功应用。但是,对盲源分离问题的研究还远未达到成熟的地步,尤其是对于单声道混合语音信号盲分离问题。与多输入信号盲分离问题相比,单声道混合语音信号盲分离问题可利用信息少,其分离难度相对较大,分离效果尚不能令人满意。单声道混合语音信号盲分离仍然是信号处理领域的一个极具挑战性的研究课题。本论文在前人研究成果的基础上,着重对语音信号的特征及不同话者的信号在语谱图中表现的差异性进行了深入研究。根据语音信号的特点及它们在语谱图中的差异性提出了一种基于基音检测单声道混合语音信号盲分离算法。该算法首先对混合语音信号的线性预测残差做倒谱变换,并在残差信号倒谱图中利用基音倒频匹配法检测出多语音信号的基音信息;然后根据基音信息以及语音信号特性,在语谱图中标记出非目标语音频带,并利用减谱法将其去除,以得到只含有目标语音的语谱图;最后对语谱图中的受损部分进行插值修复,进而将其转化为目标语音信号。实验结果表明,本文提出的算法在无回声或弱回声的情况下,能快速有效地从单声道混合语音信号中分离出目标语音。与以往算法相比,本文算法在明显改善分离性能的同时,极大地提高了分离速度。