摘要：傳統(tǒng)獨立向量分析利用頻點之間的高階相關(guān)性解決盲源分離頻域排序問題,已有研究表明,頻點之間的高階相關(guān)性與頻點間距有關(guān),越近的頻點相關(guān)性越強。考慮此特點,本文提出在頻域進(jìn)行無重疊子帶劃分,采用功率比相關(guān)的方法解決子帶之間的排序問題;結(jié)合更符合語音分布模型的多變量廣義高斯分布和多變量t分布,實現(xiàn)了性能更優(yōu)的功率比相關(guān)子帶劃分快速獨立向量分析算法。實驗結(jié)果表明,本文提出的算法相比傳統(tǒng)獨立向量分析算法具有更好的語音分離性能。