Fast ICA算法在语音信号盲分离中的应用

被引：9

作者：

梁淑芬

江太辉

机构：

[1] 五邑大学信息学院

来源：

计算机工程与设计 | 2010年 / 31卷 / 13期

基金：

广东省自然科学基金;

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;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2010.13.010

中图分类号：

TN912.3 [语音信号处理];

学科分类号：

0711 ;

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(fastindependent component analysis,Fast ICA)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、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(jointapproximativediagonalizationof eigenmatrix,JADE)算法和自然梯度(natural gradient,NG)算法比较,Fast ICA算法具有更好的分离效果。

引用

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