一种基于匹配追踪的语音盲源分离算法

摘要

研究基于Gabor的过完备字典的匹配追踪(Matching Pursuit,MP)稀疏分解算法,首先对混合语音信号进行稀疏分解.针对传统MP算法运行时间长,占用存储范围大以及语音信号稀疏分解特性的特点,利用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation,FFT)的MP稀疏分解缩小了最佳原子的搜索范围,提高运行速度.然后基于峭度的自适应盲源分离算法,通过自适应地学习算法中的激活函数最终实现语音信号的盲源分离.此算法经过仿真实验,证明分离效果比传统算法有了一定的改进,实验结果证实算法的有效性.