针对ICA用于语音信号盲分离时，由于数据量过大、迭代次数过多引起的收敛速度慢的问题，采用一种PCA和ICA相结合的盲分离算法PCA-ICA。通过PCA对混合语音信号进行白化处理，消除了原始各道数据间的二阶相关性。在仿真实验中，采用相似系数矩阵作为评价混合语音信号分离效果的标准，结果表明PCA-ICA算法与ICA算法相比，在达到几乎相同的相似系数矩阵的情况下，迭代次数减少了90%，从而分离速度提高了3倍，有效地解决了ICA分离算法收敛速度慢的问题。