欠定情形下语音信号盲分离的时域检索平均法

被引：21

作者：

肖明

谢胜利

傅予力

机构：

[1] 华南理工大学电子与信息学院

来源：

中国科学(E辑:信息科学) | 2007年 / 12期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

欠定盲信号分离; 稀疏表示; 时域检索平均法; 超完备独立分量分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN912.3 [语音信号处理];

学科分类号：

081002 [信号与信息处理];

摘要：

探讨欠定情形(即观察信号的个数少于源信号个数)下的盲信号分离,提出一种新的方法,即时域检索平均法(SAMTD),该方法可解决目前在频域中难以处理的一类问题,它利用一类语音信号在时域中的稀疏持续性,回避像K均值聚类或势函数等常用统计聚类方法.为估计混叠矩阵,它剔除那些不与基矢量共向或反向的数据样本,以提高其估计的准确性.在源信号的恢复上,提出了一个超完备线性几何ICA改进算法.几个语音信号实验的仿真数据展示了所提方法的性能和实用性.

引用

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