基于核独立分量分析的混合语音信号分离

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1、万方数据第23卷第“期重庆工学院学报(自然科学)2009年11月V01．23No．1lJoumalofChtJngqin#lnslilukofTP(·hnfJlo鼬，(NaturalSriPnrP)N(，v．2009基于核独立分量分析的混合语音信号分离‘段承璋(重庆大学通信工程学院，重庆400030)摘要：提出利用核独立分量分析来分离混合语音信号的盲信号处理方法．介绍了基于核函数ICA的原理和基本算法，然后利用该方法分离混合语音信号．实验结果表明：利用基于核独立分量分析的方法可以得到较为理想的波形．关

2、键词：独立分量分析；核空间；声音信号；语音分离中图分类号：R318．04文献标识码：A文章编号：1671—0924(2009)1l一0113一04MixedSpeechSignalSeparationBasedonKernelIndependentCOmponentAnalysisDUANCheng·zhang(CoUege“Co啪unicationEn舀neeriIlg，Chon鹊illgU耐versi哆，Chongqing400030，Chim)Abstract：％ispaperproVidesa

3、new印plicationmethodtoseparatemixedspeechsi弘alusingKemelIndependentcomponent．IndependentcomponentanalysiswhichhasdeVelopedI．apidlyd面ngtllelastfewyea璐isonememodoftheBlindsi印alprocessing．Kemelindependentcomponent卸aJysis(KICA)§principle觚dalgorithmareintrodu

4、ced，andthentheKICAisusPdtosepamtethemixedsigIlals．neresultofexperimentshowsthalw汕ⅪCAdesirablewavefonncanbeobtajned．Keywords：independentcomponentanalysis；Kemelspace；soundsi卵al；speechsep啪tion独立分量分析(independentcomponentanalysis，IcA)是一种解决盲信号处理中盲源分离问题的方法．该方法

5、的关键在于寻找一个线性坐标系统，使产生的信号尽可能地彼此统计独立．IcA理论的发展可以追朔到20世纪90年代初期，法国学者C．Jutten和J．Herault⋯首次提出了ICA的概念．20世纪90年代中期，IcA的理论和算法研究得到了更大发展，并受到国际信号处理界的广泛关注．P．Comon嵋1于1994年将独立分量分析方法应用于盲源分离，此后掀起了独立分量分析研究的热潮．目前在国内外，利用IcA处理语音信号的方法有很多，并取得了理想的效果．比如：吴小培，冯焕清13o提出的结合小波变换和独立分量分析的方

6、法对声音信号进行盲分离．王晓伟，林锁H1利用基于负熵的FastIcA算法对录制的2个混合语音信号进行分离．洪英，韩周安【5J通过修改Pearson混合模型，利用扩展I幽max算法更好地逼近非对称的概率密度函数分布，从而获得更好的语音分离质量．核独立分量分析(ⅪCA)是一种非线性IcA算法，通过定义新的对比函数，KIcA，收稿日期：2009—06一19作者简介：段承瘴(1986一)，男，河南人，硕士研究生，主要从事独立分量分析和小波变换方面的研究万方数据114重庆工学院学报具有适合亚高斯和超高斯分布、对

7、噪声鲁棒的特点，当混合信号中有接近高斯信号时也能表现很好的性能．因此本文中尝试采用KICA方法处理语音信号．1独立分量分析的概念1．1ICA作为生产模型的估计及约束假设有n个可观测的随机变量为菇l'．一，省。，而这些变量是由另外n个不能直接观测到的随机变量sl'．一，s。按如下的线性组合方式生成自匀I茗i=口妇s】+口也s2+⋯+口msn，i=l，⋯，n(1)其中：口i小J=1，⋯，n)是未知的实系数，称为混合系数；随机变量si是相互统计独立的，称为独立分量或隐变量．这就是基本的ICA生成模型．模型的

8、向量一矩阵形式为戈=As(2)其中：为n维的随机列向量，常称其为观测向量或混合向量；s为n维的随机列向量，称为源向量；A为n×n维的混合矩阵．如果将矩阵A中的第i列表示为n维的列向量oi，则该模型还可表示为H并=>：nisf(3)蜀独立分量分析的基本问题就是仅用观测到的随机向量茗的一组样本值算(i)，i=l，2，⋯，J'~r将混合矩阵A和源向量s的样本值同时估计出来．现在假定数据向量z是按照ICA的数据模璎戈=叁形成其分布的，那么对独立分量的估计可以通过