fastica算法在語(yǔ)音信號(hào)盲分離中的應(yīng)用

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1、梁淑芬，江太輝：FastICA算計(jì)法算在語(yǔ)機(jī)音工信程號(hào)與盲設(shè)分離計(jì)中C的om應(yīng)p用uterEngineeringandDesign2010,31(13)3047智能技術(shù)FastICA算法在語(yǔ)音信號(hào)盲分離中的應(yīng)用梁淑芬，江太輝(五邑大學(xué)信息學(xué)院，廣東江門529020)摘要：盲信號(hào)處理算法主要有批處理算法和自適應(yīng)算法兩類，導(dǎo)出了一種批處理和自適應(yīng)相結(jié)合的快速獨(dú)立分量分析(fastindependentcomponentanalysis，F(xiàn)astICA)算法。將該算法應(yīng)用于語(yǔ)音信號(hào)盲分離處理，通過綜合實(shí)驗(yàn)，從分離前后的波形、

2、頻譜圖和主要評(píng)價(jià)參數(shù)說(shuō)明該算法具有良好的信號(hào)分離效果。與擴(kuò)展聯(lián)合對(duì)角化(jointapproximativediagonalizationofeigenmatrix，JADE)算法和自然梯度(naturalgradient，NG)算法比較，F(xiàn)astICA算法具有更好的分離效果。關(guān)鍵詞：盲信號(hào)處理;語(yǔ)音信號(hào)盲分離;快速獨(dú)立分量分析;批處理;自適應(yīng)中圖法分類號(hào)：TN912.3文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1000-7024(2010)13-3047-04Blindseparationofspeechsignalbasedonfa

3、stICAalgorithmLIANGShu-fen,JIANGTai-hui(SchoolofInformation,WuyiUniversity,Jiangmen529020,China)Abstract：Themaintypesofblindsignalprocessingalgorithmarebatchalgorithmandadaptivealgorithm.Combinedwithbatchalgorithmandadaptivealgorithm,thefastindependentcomponenta

4、nalysisalgorithmforspeechsignalblindseparationprocessingispresented.Throughthecomprehensiveexperiments,theresultsshowthatFastICAalgorithmhasgoodsignalseparationefficiencyfromthesignalwaveformsandspectrumsbeforeandafterseparationandthemainevaluationparameters.Fas

5、tICAalgorithmhasbetterseparationeffi-ciencythanthejointapproximativediagonalizationofeigenmatrixalgorithmandnaturalgradientalgorithm.Keywords：blindsignalprocessing;speechsignalblindseparation;fastindependentcomponentanalysis;batch;adaptivex=As+n(1)0引言

6、=Gs(2)式中：x——維觀測(cè)信號(hào)矢量，x(t)=[T盲信號(hào)分離(blindsignalseparation，BSS)是指在信號(hào)源和1,2,?,]。s——n維未知的源信號(hào)矢量，s(t)=[T。n——維的傳輸信道完全或部分未知的情況下，只利用傳感器陣或天線1,2,?,]<[1]噪聲矢量，n(t)=[T陣的觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)分離、提取源信號(hào)的信號(hào)處理理論。語(yǔ)音信1,2,?,]。y(或s)是系統(tǒng)的輸出矢量，號(hào)的盲分離是盲信號(hào)處理在語(yǔ)音信號(hào)處理研究與應(yīng)用的熱點(diǎn)即y(t)=[,,?,]T——經(jīng)分離后得到的分離信號(hào)矢量。12之一，其主要原

7、理是：人的聽覺系統(tǒng)能夠在嘈雜環(huán)境中發(fā)現(xiàn)、A——信號(hào)傳輸過程中的混合系統(tǒng)矩陣。W(或G)是BSS問識(shí)別并跟蹤自己感興趣的聲音信號(hào)而忽略其它聲音，即人具題要尋找的分離矩陣。式(2)中G=WA是一個(gè)n×n維矩陣，稱有語(yǔ)音分離的能力。語(yǔ)音信號(hào)盲分離技術(shù)模仿人的這種能為混合—分離矩陣，也稱為相似矩陣。盲信號(hào)分離的目的就力，用于解決多個(gè)說(shuō)話人環(huán)境下，對(duì)特定說(shuō)話人語(yǔ)音的分離提是在源信號(hào)s未知的情況下，由觀測(cè)數(shù)據(jù)矢量x通過調(diào)整分離<取，同時(shí)對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行增強(qiáng)。該項(xiàng)技術(shù)在噪聲抑制、語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)W，使輸出信號(hào)y是源信號(hào)s最佳估計(jì)s。(包括說(shuō)話

8、人識(shí)別)，語(yǔ)音通信、公安破案等領(lǐng)域有重要應(yīng)用。2語(yǔ)音信號(hào)盲分離的判據(jù)和分離效果評(píng)價(jià)準(zhǔn)則本文介紹了一種具有自適應(yīng)特性的快速獨(dú)立分量分析(FastICA)的語(yǔ)音盲分離方法，該方法的計(jì)算過程運(yùn)用了批處理的由于在通過實(shí)驗(yàn)判斷各種語(yǔ)音信號(hào)盲分離算法的特性方法，但計(jì)算思路的導(dǎo)出則運(yùn)用了自適應(yīng)處理方法，因此該方時(shí)，需要用到一些判據(jù)和評(píng)價(jià)準(zhǔn)則，所