基于快速ICA的语音分离简介

先决条件： ML |独立成分分析

什么是语音分离？

语音分离是从给定的混合语音信号中提取所有重叠语音源的过程。语音分离是源分离问题的一种特殊场景，其重点仅放在重叠的语音信号源上。语音分离是使用独立分量分析 (ICA) 实现的。其中，FastICA 是一种用于独立分量分析的有效且常用的算法，其中该策略制定了语音分离问题，可以识别语音模式、说话者和背景噪声。

Cocktail Party Problem: Natural auditory environments, whether cocktail parties or rain forests contain a lot of things that create sounds at the same time. The Cocktail Party Problem is the task of listening to a sound of interest, often a speech signal, in this kind of complex auditory environment.

什么是ICA？

盲源分离最广泛使用的例子之一是将语音信号与同时说话的人分开，这被称为鸡尾酒会问题。独立分量分析 (ICA) 是用于解决此问题的最著名的技术之一。这个问题的目的是检测或提取单个物体的声音，即使环境中不同的声音相互叠加。独立成分分析侧重于独立性，即独立成分。

作为人，我们有能力识别并专注于我们选择的特定通信主题。我们该怎么做？我们如何将其编程到计算机上？

FastICA 方法是一种高效且流行的独立分量分析算法，用于解决鸡尾酒会问题。

什么是 FastICA？

解决鸡尾酒会问题 FastICA 是一种使用统计方法将具有多变量数据的信号分离为其附加子分量的方法，以将单个语音信号与其他声音和背景噪声等声音的混合分开。 FastICA 算法是一种用于执行 ICA 估计的高效计算方法。它使用定点迭代方案，在独立实验中比传统的 ICA 梯度下降方法快 10-100 倍。 FastICA 算法的另一个优点是它也可以用于投影追踪，从而提供了一种通用的数据分析方法，既可以用于探索性方式，也可以用于独立分量（或来源）的估计。

FastICA 算法的特性：

与现有的 ICA 方法相比，FastICA 算法具有几个理想的特性。

• FastICA 具有神经算法的大部分优点：它是并行的、分布式的、计算简单的、需要非常少的内存空间。
• 独立分量可以一一估计，大致相当于投影的追求。这在探索性数据分析中很有用，并在只需要估计一些独立分量的情况下减少了方法的计算负载。
• 该算法通过使用非线性找到（实际上）任何非高斯分布的直接独立分量。
• 可以通过选择合适的非线性来优化该方法的性能。