面向语音分离的GA_FastICA算法

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0.7852。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0.0212和0.0304;信噪比为8 dB的条件下,相关系数提高了0.1374和0.1328。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。