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改進(jìn)的ICA R 算法在音頻去噪中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2021-02-21 21:55
  詳細(xì)分析了ICA算法和ICAR算法,并對(duì)ICAR算法在音頻去噪的應(yīng)用中進(jìn)行改進(jìn),通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比證明了改進(jìn)后的ICAR算法在對(duì)噪聲的消減上效果更好。 

【文章來(lái)源】:軟件. 2020,41(08)

【文章頁(yè)數(shù)】:3 頁(yè)

【部分圖文】:

改進(jìn)的ICA R 算法在音頻去噪中的應(yīng)用


ICA_R的原理框圖Fig.1ICA_Ralgorithmdiagram

流程圖,算法,流程圖,音頻


趙祥坤等:改進(jìn)的ICA_R算法在音頻去噪中的應(yīng)用35《軟件》雜志歡迎推薦投稿:cosoft@vip.163.com式中,為閾值,用于區(qū)分期望源信號(hào)與其他噪聲信號(hào)。ICA_R的模型如公式(5)與(6)所示,其中,目標(biāo)函數(shù)為公式(5),約束條件為公式(6):2()[{(())}{()}]TJwEGWxtEGv(5)2()0()()10gwhwEy≤(6)在目標(biāo)函數(shù)中,是一個(gè)正常量;v是一個(gè)零均值、單位方差的高斯變量;G()可以是任意一個(gè)非二次方程。在約束條件中,h(w)0使得w有界,確保了算法的穩(wěn)定性。ICA_R算法的原理框圖如圖1所示。圖1ICA_R的原理框圖Fig.1ICA_Ralgorithmdiagram3ICA_R算法的改進(jìn)去噪方法(1)首先,ICA_R獲得的()iyt按照公式(7)進(jìn)行處理,調(diào)整期望信號(hào)的幅值的絕對(duì)值,得到()iyt:()(())()max(())iiiiytmeanytYtcyt(7)式中,c為參數(shù)。(2)由于有時(shí)y(t)或Y(t)與s(t)符號(hào)相反,所以還需要對(duì)Y(t)進(jìn)行符號(hào)確定。若Y(t)*s(t)<0,則Y(t)符號(hào)取反;否則,Y(t)符號(hào)不變。改進(jìn)后的ICA_R算法對(duì)語(yǔ)音去噪的流程圖如圖2所示。圖2改進(jìn)的ICA_R算法去噪流程圖Fig.2ImprovedICA_Ralgorithmflowchart4實(shí)驗(yàn)比較從3個(gè)不同的音頻樣本中各取一圖3所示的源音頻樣本信號(hào),被噪聲混合后的混合信號(hào)如圖4所示,其中的縱軸為幅值,橫軸為樣本點(diǎn)。圖3源音頻信號(hào)Fig.3Originalsounds圖4混合音頻信號(hào)Fig.4Mixedsounds實(shí)驗(yàn)采用與源音頻信號(hào)相同頻率的矩形波作為參考信號(hào),源音頻信號(hào)中的sound1,sound2,sound3對(duì)應(yīng)的參考信號(hào)分別如圖5,6,7所示。

音頻,信號(hào)


趙祥坤等:改進(jìn)的ICA_R算法在音頻去噪中的應(yīng)用35《軟件》雜志歡迎推薦投稿:cosoft@vip.163.com式中,為閾值,用于區(qū)分期望源信號(hào)與其他噪聲信號(hào)。ICA_R的模型如公式(5)與(6)所示,其中,目標(biāo)函數(shù)為公式(5),約束條件為公式(6):2()[{(())}{()}]TJwEGWxtEGv(5)2()0()()10gwhwEy≤(6)在目標(biāo)函數(shù)中,是一個(gè)正常量;v是一個(gè)零均值、單位方差的高斯變量;G()可以是任意一個(gè)非二次方程。在約束條件中,h(w)0使得w有界,確保了算法的穩(wěn)定性。ICA_R算法的原理框圖如圖1所示。圖1ICA_R的原理框圖Fig.1ICA_Ralgorithmdiagram3ICA_R算法的改進(jìn)去噪方法(1)首先,ICA_R獲得的()iyt按照公式(7)進(jìn)行處理,調(diào)整期望信號(hào)的幅值的絕對(duì)值,得到()iyt:()(())()max(())iiiiytmeanytYtcyt(7)式中,c為參數(shù)。(2)由于有時(shí)y(t)或Y(t)與s(t)符號(hào)相反,所以還需要對(duì)Y(t)進(jìn)行符號(hào)確定。若Y(t)*s(t)<0,則Y(t)符號(hào)取反;否則,Y(t)符號(hào)不變。改進(jìn)后的ICA_R算法對(duì)語(yǔ)音去噪的流程圖如圖2所示。圖2改進(jìn)的ICA_R算法去噪流程圖Fig.2ImprovedICA_Ralgorithmflowchart4實(shí)驗(yàn)比較從3個(gè)不同的音頻樣本中各取一圖3所示的源音頻樣本信號(hào),被噪聲混合后的混合信號(hào)如圖4所示,其中的縱軸為幅值,橫軸為樣本點(diǎn)。圖3源音頻信號(hào)Fig.3Originalsounds圖4混合音頻信號(hào)Fig.4Mixedsounds實(shí)驗(yàn)采用與源音頻信號(hào)相同頻率的矩形波作為參考信號(hào),源音頻信號(hào)中的sound1,sound2,sound3對(duì)應(yīng)的參考信號(hào)分別如圖5,6,7所示。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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本文編號(hào):3044976

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