基于螢火蟲算法的語音信號盲源分離研究.pdf

1、盲源分離問題一直以來都是數(shù)字信號處理領域的研究熱點，而經(jīng)過研究者們多年來的共同努力，已經(jīng)有多種有效的算法被提出并且成功運用到圖像處理、語音增強、醫(yī)學信號處理等領域。盲源分離算法主要分為獨立性判據(jù)和優(yōu)化算法兩個部分。傳統(tǒng)的盲源分離算法在使用優(yōu)化算法對由獨立性判據(jù)構(gòu)成目標函數(shù)進行優(yōu)化時，分離的結(jié)果往往受初值和非線性函數(shù)的影響，導致算法的魯棒性較差。為了解決上述的問題，研究者們將一些智能優(yōu)化算法引入到盲源分離中，比如粒子群算法和魚群算法等，通

2、過優(yōu)勝劣汰的方式對目標函數(shù)進行優(yōu)化并且取得了不錯的效果。螢火蟲算法作為一種新興的智能群優(yōu)化算法，具有概念簡單、流程簡明以及較少的調(diào)整參數(shù)等特點，已經(jīng)在諸多的領域取得了應用。因此可以嘗試將螢火蟲算法引入盲源分離問題中來。
　　針對盲源分離算法和螢火蟲算法的主要特征，本文的主要的工作有：
　　(1)首先系統(tǒng)地介紹了盲源分離的理論基礎，包括盲源分離的數(shù)學模型和假設條件以及對分離信號不確定性的分析。以傳統(tǒng)的盲源分離方法作為重點，研究

3、了幾種常用的獨立性判據(jù)和盲源分離算法，分析比較了它們的特點，最后還介紹了盲源分離的性能評價指標。
　　(2)詳細地介紹了螢火蟲算法的相關理論，分析了螢火蟲算法的自身特點，提出了一種基于標準螢火蟲算法的盲源分離算法，并將此算法運用到語音信號的盲源分離中來，通過仿真實驗對分離信號的相似系數(shù)和波形進行分析，并與兩種典型的盲源分離算法進行比較，仿真結(jié)果表明該算法的分離性能優(yōu)于兩種經(jīng)典算法。
　　(3)針對標準螢火蟲算法自身存在的易陷