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申请/专利权人:大连大学
摘要:本发明公开了一种基于改进蝴蝶优化算法的语音信号盲分离方法,具体包括:从语音信号中获取源信号,经过非奇异混合矩阵处理得到观测信号;对步所述观测信号进行中心化和白化处理;设定最大迭代次数T,维度空间D,[0,1]之间的随机数r,得到初始种群x,其中每个个体xi的位置对应着一个信号分离矩阵,每个个体xi的适应度值对应其峭度值;根据语音信号盲分离问题的适应度函数获取种群个体对应的信号峭度;更新当前群体最高峭度值和个体最高峭度值;更新种群个体对应的峭度值;在迭代后期,执行种群重启策略;根据Yt=WXt输出语音分离信号,实现对混合信号的盲分离;本发明得到的分离信号与源信号相似性较高,提升了接收端的语音信号质量。
主权项:1.一种基于改进蝴蝶优化算法的语音信号盲分离方法,其特征在于,包括:步骤1:从语音信号中获取源信号St=[S1t,S2t,...,Snt],经过非奇异混合矩阵A处理后得到观测信号Xt=[X1t,X2t,...,Xmt],其中Snt是源信号St的第n个分量,Xmt是观测信号Xt的第m个分量,t为采样时间,m和n为正整数,A是m×n阶混合矩阵;步骤2:对所述观测信号Xt进行中心化和白化处理;步骤3:设定最大迭代次数T,维度空间D,[0,1]之间的随机数r,得到初始种群x,其中每个个体xi的位置对应着一个信号分离矩阵,每个个体xi的适应度值对应其峭度值;步骤4:根据语音信号盲分离问题的适应度函数获取种群个体对应的信号峭度;更新当前群体最高峭度值和个体最高峭度值;步骤5:当随机数r小于生成转换概率p时,种群个体能感知到周围有更高的峭度便朝峭度最高的个体聚集;当随机数r大于等于生成转换概率p时,种群个体未能感知周围有更高的峭度便随机移动;其聚集方式为: 其中,F是[0,2]之间的实常数,λ为[0,1]之间的随机数,和表示在第t次迭代解空间中的第i、第j和第k只蝴蝶对应的分离矩阵,g是当代种群中最优的分离矩阵,随机数r1的表达式为: 其移动方式为: 其中,r2是[0,2π]之间的随机数,r3和r4为[0,1]之间的随机数;步骤6:在迭代后期,执行种群重启策;步骤7:判断是否达到最大迭代次数,若达到最大迭代次数则输出种群峭度最高的个体对应的分离矩阵W,根据Yt=WXt输出语音分离信号,实现对混合信号的盲分离;否则返回步骤4。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 大连大学 一种基于改进蝴蝶优化算法的语音信号盲分离方法
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