改進的ICA_R算法在音頻去噪中的應用

趙祥坤 石莉 陳志國

摘 ?要： 詳細分析了ICA算法和ICA_R算法，并對ICA_R算法在音頻去噪的應用中進行改進，通過實驗對比證明了改進后的ICA_R算法在對噪聲的消減上效果更好。

關鍵詞： 改進的ICA_R;音頻識別;音頻去噪

中圖分類號： TP391 ? ?文獻標識碼： A ? ?DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.08.010

本文著錄格式：趙祥坤，石莉，陳志國，等. 改進的ICA_R算法在音頻去噪中的應用[J]. 軟件，2020，41（08）：34-36

【Abstract】： This paper analyzes the ICA algorithm and ICA_R algorithm in detail， and improves the ICA_R algorithm in the application ? ? of audio denoising. The experimental results show that the improved ICA_R algorithm has better effect on audio denoising.

【Key words】： Improved ICA-R; Audio-recognition; Audio denoising

0 ?引言

模擬及數字信號處理設備在采集、處理、傳輸到接收圖像數據的過程中都極易受到噪聲的干擾[1]。由于噪聲的必然存在，對干擾噪聲的消減是圖像處理，模式識別等多領域處理的前提[2]。與圖像處理類似，語音信號的處理和識別同樣需要首先對噪聲進行分析和消減。簡單的消減噪聲的方式有均值濾波，中值濾波，高斯濾波等[3-4]。

為處理多源信號線性混合的盲源分離，20世紀90年代逐漸發展起獨立分量分析技術，亦稱ICA（independent component analysis）[5]。ICA可以在未知的源信號分布及參數的條件下僅使用混合信號來分析源信號的各獨立成分，從而有效對音頻噪聲進行消減[6]。由于ICA算法本身的高階統計性及其在消減噪聲時對其他信號的無破壞性使得在噪聲消減上ICA比傳統濾波、主成分分析等方法更有優勢。相對于傳統去噪方法上的優勢ICA也有明顯的不足，主要在于估計效率的低下以及幅值相位輸出順序的不確定[7]。將源信號中部分先驗知識以參考信號的方式加入到ICA中，形成了參考獨立分量分析（ICA_R）算法[8]。本文探討ICA，ICA_R并對ICA_R算法進行改進，并比較算法在音頻去噪中的效果。

1 ?ICA算法分析

為了驗證實驗改進后的ICA_R算法去噪的有效性，用ICA_R、改進的ICA_R、PCA分別對圖4中的三個混合音頻信號進行去噪處理，去噪后的效果圖分別如圖8，9，10所示，其中圖9中的“ICA_R1”是指改進后的ICA_R算法，在本文中，改進后的 ICA_R的公式（7）中的 取值為5。

5 ?結論

通過對圖3，8，9，10的比較可以看出，圖10中的PCA去噪后音頻信號的波形圖與純凈的源音頻信號的波形圖在形狀上相差甚遠，這表明PCA對語音的去噪效果很不理想;ICA_R去噪后的音頻信號的波形圖在形狀上與純凈的源音頻信號的波形圖非常相似，但是幅值相差很大，無法進行定量分析;改進的ICA_R去噪后的音頻信號的波形圖與純凈的源音頻信號的波形圖基本相同，驗證了本文改進后去噪算法的有效性。

參考文獻

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