基于回溯搜索优化的卷积混合语音盲分离

发布时间：2018-02-12 12:23

  本文关键词： 语音盲分离 回溯搜索优化算法 卷积混合 独立矢量分析 Givens旋转变换　出处：《计算机工程与应用》2017年15期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对独立矢量分析(IVA)算法初始分离矩阵取值对分离性能影响较大的局限性,提出了基于回溯搜索优化的卷积混合语音盲分离算法。采用频域各频率点IVA分离信号的复数峭度和作为目标函数,利用回溯搜索优化算法(BSA)对初始分离矩阵进行优化调整,更好地实现了语音信号的盲分离。在分离过程中,采用复Givens旋转变换原理将对分离矩阵的求解转化为对旋转角度的求解,有效减少了BSA的参数编码维数,降低了优化求解难度。针对语音信号的卷积混合分离实验表明,该算法具有良好的分离效果,其分离性能较之基本IVA算法显著提升。
[Abstract]:In view of the limitation of the independent vector analysis (IVA) algorithm that the initial separation matrix values have great influence on the separation performance, A convolutional hybrid speech blind separation algorithm based on backtracking search optimization is proposed. Using the complex kurtosis sum of frequency points IVA separation signal as objective function, the initial separation matrix is optimized and adjusted by backtracking search optimization algorithm. In the process of separation, the complex Givens rotation transformation principle is used to transform the solution of the separation matrix into the solution of the rotation angle, which effectively reduces the parameter coding dimension of BSA. The convolution mixed separation experiments for speech signals show that the proposed algorithm has a good separation effect and its separation performance is significantly improved compared with the basic IVA algorithm.
【作者单位】： 天津商业大学信息工程学院;天津大学精密仪器与光电子工程学院;河北工业大学电子信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61401307) 中国博士后科学基金(No.2014M561184) 天津市应用基础与前沿技术研究计划(No.15JCYBJC17100) 天津市科技特派员项目(No.16JCTPJC48400)
【分类号】：TN912.3

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1505623