基于语音信号稀疏性的FDICA初始化和后处理方法

摘要：

目前解决语音信号盲源分离(Blind source separation,BSS)的两大类方法分别为频域独立成分分析(Frequency domain independent component analysis,FDICA)和基于稀疏性的时频掩蔽(Time frequency masking,TF masking).为此将两类方法优点相结合,利用TF masking方法的结果,对FDICA做初始化,在加快FDICA收敛速度的同时也避免了次序不确定性问题.此外还提出了一种新的基于语音稀疏性FDICA的BSS后处理方法:基于局部最小比例控制(Local minimum ratio controlled,LMRC)谱减法,比常规的TF masking、维纳滤波等后处理方法,能够更有效地控制音乐噪声,提高分离性能.合成数据和实际采集数据的实验结果验证了所提方法的有效性.

关键词：盲源分离、独立成分分析、时频掩蔽、局部最小比例控制谱减法

所属期刊栏目：27

分类号：TN912.35

在线出版日期：2012-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：210-217