科技通报
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과기통보
BULLETIN OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
2015年
1期
202-205
,共4页
最小增益%信号盲分离%语音信号分离算法%广义高斯分布模型
最小增益%信號盲分離%語音信號分離算法%廣義高斯分佈模型
최소증익%신호맹분리%어음신호분리산법%엄의고사분포모형
minimum gain%blind signal separation%speech signal separation algorithm%generalized Gaussian distribution model
针对目前盲分离算法还无法满足对语音信号盲分离的精度需求，本文提出一种新型语音信号盲分离算法。该算法在最小增益的语音盲分离算法的基础上，针对其缺陷，引入了广义高斯分布模型，对最小增益的语音盲分离算法的迭代运算进行了优化处理，通过计算每次迭代后恢复出来的每个源的峰度值来增加原算法的分离精度。通过仿真试验进行验证，得到的结果是：改进的算法不仅仅没有失去本真效果，经过分离语音信号，对原始语音信号的波形基本保持在一定的范围内，而且表现出较好的性能。
針對目前盲分離算法還無法滿足對語音信號盲分離的精度需求，本文提齣一種新型語音信號盲分離算法。該算法在最小增益的語音盲分離算法的基礎上，針對其缺陷，引入瞭廣義高斯分佈模型，對最小增益的語音盲分離算法的迭代運算進行瞭優化處理，通過計算每次迭代後恢複齣來的每箇源的峰度值來增加原算法的分離精度。通過倣真試驗進行驗證，得到的結果是：改進的算法不僅僅沒有失去本真效果，經過分離語音信號，對原始語音信號的波形基本保持在一定的範圍內，而且錶現齣較好的性能。
침대목전맹분리산법환무법만족대어음신호맹분리적정도수구，본문제출일충신형어음신호맹분리산법。해산법재최소증익적어음맹분리산법적기출상，침대기결함，인입료엄의고사분포모형，대최소증익적어음맹분리산법적질대운산진행료우화처리，통과계산매차질대후회복출래적매개원적봉도치래증가원산법적분리정도。통과방진시험진행험증，득도적결과시：개진적산법불부부몰유실거본진효과，경과분리어음신호，대원시어음신호적파형기본보지재일정적범위내，이차표현출교호적성능。
In view of the current blind separation algorithm can not meet the accuracy requirements for blind separation of speech signals, we propose a novel algorithm for blind separation of speech signals. The algorithm is the smallest gain in speech blind separation algorithm based on, for its shortcomings, the introduction of the generalized Gaussian distribution model, the smallest gain in speech blind separation algorithm iteration optimized process by calculating recovered after each iteration of kurtosis values for each source to increase the separation accuracy of the original algorithm. Simulation results show that the improved algorithm, after the separation of the speech signal waveform blind maintaining the original speech signal, virtually no distortion, good performance.
