Page 8 - 《应该声学》2022年第2期
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                 对于其他变量,根据切线不等式可得到关于                           2.2  计算复杂度分析
                        ∑        2
                    2
             ||Y cj,n || =  |y ij,n | 的线性辅助函数:                     计算复杂度是衡量算法性能的重要指标之一,
                                                               本节将重点分析 AuxIVA、Fast AuxIVA 和所提出
                       i∈Ω c
                         I             I
                  L({W i } i=1 ) 6 Q({W i } i=1 )              的算法在更新过程中的复杂度。在 AuxIVA 中,计
                       ∑                   ∑
                = − 2J     log | det(W i )| + 2  log(σ cj,n )  算复杂度主要取决于协方差矩阵 V i,n 的计算和分
                        i                  cj,n                离矩阵W i 的计算。以复数乘法为单位,在各频点上
                               (                 )
                     2 + κ  ∑    ∑    H                        V i,n 的复杂度为 O(N J),W i 的复杂度为 O(N )。
                                                                                                          4
                                                                                   3
                  +       J          w i,n V c,i,n w i,n ,  (19)
                       κ
                            c,n  i∈Ω c                         通常情况下,帧数 J 远大于声源个数,因此,在
             其中,                                               一次迭代中遍历所有频点,AuxIVA 所需的计算复
                             1  ∑     1         H              杂度为
                     V c,i,n =          2  x ij x ,    (20)
                                                ij
                             J     ξ cj,n σ
                                j       cj,n                                                 3
                                                                            C AuxIVA = O(IJN ).          (23)
             可以看作是第 c 个子带内,观测信号的加权协方差
                                                2                  Fast AuxIVA的计算复杂度主要取决于式 (15)
                                       2 ||Y cj,n ||
             矩阵。当辅助变量ξ cj,n = 1+                 时,式(19)
                                       κ   σ 2                 中v i,nm 的计算。在一次迭代中,遍历所有频点和声
                                            cj,n
             中等号成立。为了快速估计分离信号,将本文采用                            源所需的计算复杂度为
             的声源模型与秩 1 更新的优化方法结合,推导出新                                                          2
                                                                          C Fast AuxIVA = O(IJN ).       (24)
             的空间参数优化准则。首先将分离矩阵的更新方式
                                                               该计算量相当于AuxIVA算法计算一次协方差矩阵
             (式(16))代入式(19)得到目标函数:
                                                               的计算量,因此需要计算协方差矩阵的分离算法,其
                   Q(v i,n ) =
                                                               计算复杂度均要大于Fast AuxIVA算法。
                        ∑                     H
                   − 2J    log | det(W i − v i,n w  )|
                                              i,n                  在提出的基于子带 t 分布的 Fast AuxIVA 中,
                         i                                     由于重叠子带的引入,计算重叠频点的参数时需
                     2 + κ   ∑                     H
                   +      J       (w i,m − v ∗ i,nm w i,n )    要对重叠子带个数 N c 求和,而 t 分布的声源模型相
                       κ
                            i∈Ω c ,m
                                                               较于传统模型未增加额外的计算量,因此计算复
                     ∑
                   ×    V c,i,m (w i,m − v ∗  w i,n ).  (21)   杂度为
                                       i,nm
                      c
                                                                                                2
             通过最小化Q(v i,n )得到关于v i,n 的如下优化准则:                       C 子带 t 分布 Fast AuxIVA  = O(IJN N c ).  (25)
             v i,nm =                                              本文提出的模型中,仅采用一个全频点子
              ∑ ∑                      2                      带与来建立其他非重叠子带间的依赖性,因此
                      (y ij,m y  ∗  )/(ξ cj,m σ  )
                            ij,n       cj,m
             
                                                              N c = 2 6 N。由此可得,基于子带 t 分布的 Fast
              c∈Ω i  j
             
                                            ,      m ̸= n,
                ∑ ∑
                             2       2                        AuxIVA复杂度满足
                         |y ij,n | /(ξ cj,m σ cj,m )
                 c∈Ω i  j
             
                 (                          )  1               C Fast AuxIVA < C                6 C AuxIVA .
                                             −                                 子带 t 分布 Fast AuxIVA
                    ∑ ∑                        2
                                2       2
             
             1 −           |y ij,n | /(ξ cj,n σ  )  ,  m = n,                                           (26)
                                        cj,n
             
                          j
                    c∈Ω i                                      所提算法在更新参数时所需的计算复杂度介于传
                                                       (22)
                                                               统AuxIVA算法和Fast AuxIVA算法之间。
             其中,Ω i 表示包含第 i 个频点的子带集合。由于子
             带的重叠设置,在计算频点i上的辅助变量v i,nm 时,                      3 仿真实验
             需要考虑所包含该频点的所有子带内的信息。这说
             明在参数估计中引入了频带间的依赖性,从而避免                            3.1  实验环境设置
             子带间的声源顺序错排问题。                                         分离实验所需要的房间脉冲响应来自 RWCP
                 通过上述迭代准则,交替更新式(22)和式 (16),                    库 [13]  中实际测量的不同场景下的混响数据,分别
             避免了分离矩阵的更新和存储以及矩阵求逆操作,                            为 E2A(RT 60 = 300 ms)、JR2(RT 60 = 470 ms)、
             并且可在少量的迭代后达到收敛。最后的分离信号                            JR1(RT 60 = 600 ms)、OFC(RT 60 = 780 ms) 和
             y ij 通过(16)计算得到。                                  E2B(RT 60 = 1300 ms)。以两种不同声源位置布局
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