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作者：雷家贵;茹国宝;
单位：武汉大学电子信息学院;
摘要：针对自然梯度算法在语音信号盲源分离中存在的稳定性差、分离性能不佳等问题，利用分离程度作为权重改进Pearson相关系数，将权重改进的相关系数作为控制步长的因子，从而使得步长的变化更加精准，减小随机扰动项对稳态的影响。同时充分利用动量项“奖励一致的梯度,惩罚不一致的梯度”的特性，根据混合信号分离程度的变化方向决定动量项的增减，进一步提高了算法的收敛速度。试验结果表明：与现有的自适应步长自然梯度算法相比，优化算法的信噪比均值更高，方差更低，说明该算法的分离效果更佳，而且减小了对初始值的敏感性，鲁棒性更好；且优化算法的串音误差曲线进入稳态所需的迭代次数更少，说明该算法的收敛速度更快。
关键词：语音信号分离;;自然梯度;;自适应步长;;相关系数;;动量项
基金资助：国家自然科学基金项目（编号：61671333）
