PCA与ICA相结合的语音信号盲分离

• 作者: 于凤芹 王玉静
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 盲源分离 独立分量分析 主成分分析
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 124-127
• 分类号: TN912
• 字数: 2896字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.10.027

摘要

针对ICA用于语音信号盲分离时,由于数据量过大、迭代次数过多引起的收敛速度慢的问题,采用一种PCA和ICA相结合的盲分离算法PCA-ICA.通过PCA对混合语音信号进行白化处理,消除了原始各道数据间的二阶相关性.在仿真实验中,采用相似系数矩阵作为评价混合语音信号分离效果的标准,结果表明PCA-ICA算法与ICA算法相比,在达到几乎相同的相似系数矩阵的情况下,迭代次数减少了90％,从而分离速度提高了3倍,有效地解决了ICA分离算法收敛速度慢的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于凤芹	江南大学物联网工程学院	143	708	12.0	18.0
2	王玉静	江南大学物联网工程学院	1	11	1.0	1.0