基于回溯搜索优化的卷积混合语音盲分离

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.

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

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金61401307;中国博士后科学基金2014M561184;天津市应用基础与前沿技术研究计划15JCYBJC17100;天津市科技特派员项目16JCTPJC48400

在线出版日期：2017-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：137-143