基于模拟退火粒子群的实时语音信号盲分离

摘要

针对现有的盲分离算法大多存在收敛速度慢、优化精度低的问题,提出了一种新的基于模拟退火粒子群的盲分离算法.该算法以分离信号的负熵为目标函数,根据分离信号的状态、粒子的惯性权值随退火温度及适应度的变化自适应地调节,既基本保持了粒子群算法简单容易实现的特点,又改善了其摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度、分离精度和稳定性能.仿真对比结果表明,新算法性能明显优于自然梯度卷积混合盲分离算法和小渡变换快速独立分量分析算法,很好地实现了实时语音信号的分离且提高了分离性能.