根据语音信号降噪的问题, 我们建议 一种新颖的方法 在本文中,其中COMBIN ES Èmpirical模式分解(EMD),小波阈值去噪和我ndependent参照(ICA-R)成分分析。 因为只有一个混合记录,所以实际上是一个单通道独立分量分析(SCICA)问题,用传统的ICA方法很难解决。 EMD是 利用扩大 单-信道预先接收到的信号分成几个我ntrinsic模式功能(IMF分量),所以多维的传统ICA变得适用。 开始步骤,所接收的信号被分段来减少处理延迟。 其次,将小波阈值处理应用于噪声占主导的IMF 。 最后,引入快速ICA-R从处理后的IMF中提取目标语音成分,该IMF的参考信号是通过组合高阶IMF来构造的。 该模拟是在不同的噪声水平进行,所提出的方法的性能与EMD相比,小波阈值,EMD-小波和EMD-ICA接近。 仿真结果表明,所提出的方法表现出优异的性能去噪特别是当信号-到- 信噪比低,具有一半短的运行时间。