面向语音分离的GA_FastICA算法

作者:兰朝凤*; 陈英淇; 林小佳; 刘岩; 陈旭奇
来源:哈尔滨理工大学学报, 2022, 27(06): 80-87.
DOI:10.15938/j.jhust.2022.06.010

摘要

随着语音处理技术的发展,新的语音分离算法不断地被提出。针对观测信号中噪声而导致分离效果不理想的问题,将几何运算(GA)方法和快速独立成分分析(FastICA)算法结合提出了GA_FastICA算法。为探究GA_FastICA算法的有效性,绘制了分离后语音信号的时域波形,给出了分离前后语音信号的相关系数。当信噪比为4 dB时,分离后语音信号与原始语音信号的相关系数为0.785 2。仿真实验结果表明,在信噪比为12 dB,factory、babble噪声条件下,GA_FastICA算法相较于FastICA算法相关系数提高了0.021 2和0.030 4;信噪比为8 dB的条件下,相关系数提高了0.137 4和0.132 8。GA_FastICA算法可有效分离语音信号,在噪声环境下具有较好的语音分离效果。

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