基于螢火蟲算法的變步長語音信號盲源分離

欒先冬，徐　巖

(蘭州交通大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730070)

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基于螢火蟲算法的變步長語音信號盲源分離

欒先冬，徐巖

(蘭州交通大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730070)

摘要針對傳統(tǒng)的自然梯度算法對語音信號進行盲源分離時，算法存在收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差的矛盾。文中提出一種新的變步長自然梯度算法，利用熒火蟲算法對自然梯度算法的步長調(diào)整，使算法的步長隨信號的分離度變化，并通過計算機仿真驗證了該算法的有效性，算法的分離效果更好，收斂速度更快，且穩(wěn)態(tài)誤差更小。

關(guān)鍵詞螢火蟲算法；變步長；盲源分離

盲源分離[1-2]是指在不知道源信號和混合方式條件下，根據(jù)源信號的統(tǒng)計特性從觀測信號中恢復(fù)出源信號的過程。最典型的例子就是雞尾酒會[3]問題。作為當(dāng)今信息處理領(lǐng)域中研究的熱點，隨著其理論和技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，已在語音信號分離與識別[4]、圖像處理與識別[5]、生物醫(yī)學(xué)信號處理[6-7]等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。

獨立成分分析[8](Independent Compo-nent Analysis，ICA)作為盲源分離的一種主要方法，先假設(shè)源信號間相互獨立，再對觀測信號進行某種非線性變換，使各輸出信號間盡可能的相互獨立。目前ICA中有許多有效的算法，如擴展Infomax算法[9]，F(xiàn)astICA[10]，自然梯度算法[11]等。其中以自然梯度算法最為著名。

Amari在隨機梯度算法的基礎(chǔ)上，從黎曼空間的角度出發(fā)，提出了自然梯度算法[12]。事實上，自然梯度算法的穩(wěn)定性更強，分離效果更好。學(xué)習(xí)步長和非線性函數(shù)的選取影響自然梯度算法的性能，因此選擇一個理想的步長是關(guān)鍵。……