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字信號處理領域的研究熱點，而經過研究者們多年來的共同努力，已經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構成目標函數進行優(yōu)化時，分離的結果往往受初值和非線性函數的影響，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整參數等特點，已經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，仿真結果表明該算法的分離性能優(yōu)于兩種經典算法。
　　(3)針對標準螢火蟲算法自身存在的易陷