15、独立成分分析：非参数似然比与凸散度方法

独立成分分析：非参数似然比与凸散度方法

1. 非参数似然比独立成分分析

1.1 音节错误率与信号干扰比评估

在语音处理领域，独立成分分析（ICA）在提高语音识别性能方面具有重要作用。通过对比有无隐马尔可夫模型（HMM）聚类和不同ICA学习算法下的音节错误率（SER），可以评估ICA算法的有效性。以下是相关对比数据：
| 模型聚类 | ICA学习 | SER (%) |
| ---- | ---- | ---- |
| 否 | 否 | 37.4 |
| 是 | 否 | 36.5 |
| 是 | MMI | 33.6 |
| 是 | NMI | 32.5 |
| 是 | NLR | 31.4 |

从表格中可以看出，采用HMM聚类和不同的ICA学习算法能够有效降低音节错误率，其中基于非参数似然比（NLR）的ICA学习算法表现最佳。

此外，还对混合信号在有无ICA处理以及基于最小互信息（MMI）和非参数似然比（NLR）对比函数的ICA学习下的信号干扰比（SIR）进行了评估：
| ICA学习 | 无处理 | MMI | NLR |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| SIR (dB) | -1.76 | 5.80 | 17.93 |

结果表明，ICA处理能够显著提高信号干扰比，尤其是基于NLR对比函数的ICA学习效果更为突出。

1.2 信号分离实验

为了进一步验证ICA方法在盲源分离（BSS）中的性能，进行了多通道源分离实验。实验收集了两通道的语音和音乐信号，语音信号采样自一名