基于语音信号稀疏性的FDICA初始化和后处理方法

目前解决语音信号盲源分离(Blind source separation,BSS)的两大类方法分别为频域独立成分分析(Frequency domain independent component analysis,FDICA)和基于稀疏性的时频掩蔽(Time frequency masking,TFmasking)。为此将两类方法优点相结合,利用TFmasking方法的结果,对FDICA做初始化,在加快FDICA收敛速度的同时也避免了次序不确定性问题。此外还提出了一种新的基于语音稀疏性FDICA的BSS后处理方法;基于局部最小比例控制(Local minimum ratio contr01led,LMRC)谱减法,比常规的TF masking、雏纳滤波等后处理方法,能够更有效地控制音乐噪声,提高分离性能。合成数据和实际采集数据的实验结果验证了所提方法的有效性。