fastica算法在语音信号盲分离中的应用

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1、梁淑芬，江太辉：FastICA算计法算在语机音工信程号与盲设分离计中C的om应p用uterEngineeringandDesign2010,31(13)3047智能技术FastICA算法在语音信号盲分离中的应用梁淑芬，江太辉(五邑大学信息学院，广东江门529020)摘要：盲信号处理算法主要有批处理算法和自适应算法两类，导出了一种批处理和自适应相结合的快速独立分量分析(fastindependentcomponentanalysis，FastICA)算法。将该算法应用于语音信号盲分离处理，通过综合实验，从分离前后的波形、

2、频谱图和主要评价参数说明该算法具有良好的信号分离效果。与扩展联合对角化(jointapproximativediagonalizationofeigenmatrix，JADE)算法和自然梯度(naturalgradient，NG)算法比较，FastICA算法具有更好的分离效果。关键词：盲信号处理;语音信号盲分离;快速独立分量分析;批处理;自适应中图法分类号：TN912.3文献标识码：A文章编号：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——维观测信号矢量，x(t)=[T盲信号分离(blindsignalseparation，BSS)是指在信号源和1,2,⋯,]。s——n维未知的源信号矢量，s(t)=[T。n——维的传输信道完全或部分未知的情况下，只利用传感器阵或天线1,2,⋯,]<[1]噪声矢量，n(t)=[T阵的观测数据来分离、提取源信号的信号处理理论。语音信1,2,⋯,]。y(或s)是系统的输出矢量，号的盲分离是盲信号处理在语音信号处理研究与应用的热点即y(t)=[,,⋯,]T——经分离后得到的分离信号矢量。12之一，其主要原

7、理是：人的听觉系统能够在嘈杂环境中发现、A——信号传输过程中的混合系统矩阵。W(或G)是BSS问识别并跟踪自己感兴趣的声音信号而忽略其它声音，即人具题要寻找的分离矩阵。式(2)中G=WA是一个n×n维矩阵，称有语音分离的能力。语音信号盲分离技术模仿人的这种能为混合—分离矩阵，也称为相似矩阵。盲信号分离的目的就力，用于解决多个说话人环境下，对特定说话人语音的分离提是在源信号s未知的情况下，由观测数据矢量x通过调整分离<取，同时对语音进行增强。该项技术在噪声抑制、语音识别系统W，使输出信号y是源信号s最佳估计s。(包括说话

8、人识别)，语音通信、公安破案等领域有重要应用。2语音信号盲分离的判据和分离效果评价准则本文介绍了一种具有自适应特性的快速独立分量分析(FastICA)的语音盲分离方法，该方法的计算过程运用了批处理的由于在通过实验判断各种语音信号盲分离算法的特性方法，但计算思路的导出则运用了自适应处理方法，因此该方时，需要用到一些判据和评价准则，所