快速独立分量分析算法在语音增强中的应用

摘要：

实用中的语音处理系统不可避免的会引入噪声而使其性能迅速降低,语音增强是语音处理中的一项关键技术.本文基于独立分量分析的盲源分离(Blind source separation,BSS)方法,采用快速独立分量分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)的算法对混有噪声的语音信号进行分离,通过仿真实验,验证了该方法在噪声环境下提取语音信号的有效性,为语音增强提供了一种新途径.

关键词： speech enhancement BSS independent component analysis FastICA

作者: 丁晓敏 叶明 廖科

作者单位: 南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏南京 210016

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国通信学会第六届学术年会

会议地点: 深圳

会议语种:中文

页码: 131-136

在线出版日期: 2009-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）