含噪语音信号的降噪-盲分离算法研究
现在的海洋环境越来越复杂,信号种类繁多、相互干扰,在极其复杂的环境下,从混杂信号中提取出感兴趣的信号非常有意义,盲源分离技术正好可以解决这一难题.本文首先研究了FastICA和JADE两种盲分离算法,并在此基础上提出了一种基于此两种算法的改进降噪-盲分离算法,将JADE算法的分离矩阵作为FastICA算法的分离矩阵初始值,从而既保证了算法较好的分离效果也提高了算法的稳定性.仿真实验验证了算法的有效性,证明了所提出的算法有更好的稳定性,而且大大降低了混合语音信号的可分离信噪比阈值,使得在10dB的较低信噪比情况下,含噪混合语音信号的盲分离也可以实现.盲源分离技术在阵列信号处理、地震监测、生物医学信号处理等众多领域都存在潜在的应用前景,因而深入的研究盲源分离技术有着重要的现实意义.
含噪语音信号 独立成分分析算法 特征矩阵联合近似对角化算法 降噪盲分离算法 仿真分析
刘强 殷敬伟 王向红 杨光 韩笑
哈尔滨工程大学水声技术重点实验室,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学水声工程学院,黑龙江哈尔滨150001
国内会议
哈尔滨
中文
133-136
2014-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）