基于fastica的语音盲源分离方法

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1、2015年7月四川大学学报(自然科学版)July．2015第52卷第4期JournalofSiehuanUniversity(NaturalScienceEdition)V01．52NO．4doi：103969／j．issn．0490—6756．2015．07．021基于FastICA的语音盲源分离方法赵忠华，杨晓梅(1．新疆师范大学物理与电子工程学院，乌鲁木齐830054；2．新疆财经大学计算机科学与工程学院，乌鲁木齐830012)摘要：独立分量分析(ICA)在处理盲信号分离中被广泛使用，但其收敛速度较慢．为此文章重点介绍了一种更为有效的盲源分离方法——一快速独立分量分析(FastICA)

2、．文章在介绍了FastICA的基本理论和方法之后，将其应用到语音分离中．在采集了三个实际的声音信号后，将三个原始信号进行混叠，在matlab仿真环境下用FastICA方法对混叠信号进行分离，将分离结果与原始信号波形进行比对，结果说明该算法具有良好的分离效果．关键词：盲源分离；语音信号识别；FastICA中图分类号：TN912．34文献标识码：A文章编号：0490—6756(2015)04—0830—05BlindseparationofsoundsignalbyusingFastICAZHAOZhong—Hua．YANGXiao—Mei。(1．CollegeofPhysicsandElect

3、ronicEngineering，XinjiangNormalUniversity，Urumqi830054，China；2．CollegeofComputerScienceandEngineering，Xi~iangUniversityofFinanceandEconomics，Urumqi830012，China)Abstract：Theindependentcomponentanalysis(ICA)isausablemethodtodealwithablindsignalsep—arationproblem，butwhichconvergesslowly．Inthispaper，am

4、oreeffectivealgorithmofblindsourceseDarationispresented，whichisthefastindependentcomponentanalysis(FastlCA)．ItintroducesthatthebasictheoryandapplicationofFastICAinsoundsignalseparation．Threeactualspeechsignalsarefactitiouslymixed，andwhichareseparatedbyusingtheconventionalFastICA．Theseparatedresults

5、showthattheFastICAhasgoodseparationefficiency．Keywords：Blindsignalseparation；Soundsignalseparation；FastlCAcomponentanalysis(ICA)[一]isausableap1IntrOducti0nproachtoestimateoriginalsignalsfromtheobTheblindsignalseparation(BSS)hasmanyservedones．ICAisastatisticalapproachtosolvingtheapplicationssuchasar

6、rayprocessing，imagepro—BSSproblembyalineartransformationtothere—cessing，speechprocessing，telecommunicationsandmedicalsignalprocessing[卜．Thissepara—cordedsignalsSOthattherecoveredsignalsarestatisticallyindependentofeachother一．Theretioniscarriedoutwithoutknowledgeofthemix—aremanydifferentmeasuresofIC

7、Aestimation．ingparametersandthepropertiesoftheoriginalInthisstudy，weintroduceaveryeffectivesignals．InthefieldoftheBSS，theindependentmethodbyfixed-pointiterationscheme，whichis收稿日期：2015—03—13基金项目：新疆师范大学优秀青年教师