基于FastICA的语音盲源分离方法

• 作者: 杨晓梅 赵忠华
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 盲源分离 语音信号识别 FastICA
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 电子信息科学
• 页码范围: 830-834
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 698字
• 语种: 中文
• DOI: 103969/j.issn.0490-6756.2015.07.021

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——快速独立分量分析(FastICA).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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵忠华	新疆师范大学物理与电子工程学院	17	39	4.0	5.0
2	杨晓梅	新疆财经大学计算机科学与工程学院	17	22	3.0	4.0