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PCA与ICA相结合的语音信号盲分离
  • ISSN号：1002-8331
  • 期刊名称：计算机工程与应用
  • 时间：2011.7.7
  • 页码：124-127
  • 分类：TN912[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构：[1]江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122
  • 相关基金：国家自然科学基金（No.61075008）
  • 相关项目：汉语语音信号的时频感知新特征提取的研究
作者： 王玉静|于凤芹|
关键词： 盲源分离, 独立分量分析, 主成分分析
中文摘要：

针对ICA用于语音信号盲分离时,由于数据量过大、迭代次数过多引起的收敛速度慢的问题,采用一种PCA和ICA相结合的盲分离算法PCA-ICA。通过PCA对混合语音信号进行白化处理,消除了原始各道数据间的二阶相关性。在仿真实验中,采用相似系数矩阵作为评价混合语音信号分离效果的标准,结果表明PCA-ICA算法与ICA算法相比,在达到几乎相同的相似系数矩阵的情况下,迭代次数减少了90%,从而分离速度提高了3倍,有效地解决了ICA分离算法收敛速度慢的问题。

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊（2014版）
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编：怀进鹏
  • 地址：北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编：100083
  • 邮箱：ceaj@vip.163.com
  • 电话：
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-8331
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:97887