本文關(guān)鍵詞：基于時(shí)頻域的具有延遲的欠定盲分離　出處：《四川大學(xué)學(xué)報(bào)(工程科學(xué)版)》2014年S1期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對(duì)衰減-時(shí)延混合模型的欠定盲分離,提出一種改進(jìn)欠定語(yǔ)音盲分離算法。利用獨(dú)立語(yǔ)音在時(shí)頻域上的近似稀疏性,改進(jìn)提出勢(shì)函數(shù)面-聚類方法,通過(guò)此方法可直接獲得源信號(hào)的個(gè)數(shù)和各聲源方位信息,省去傳統(tǒng)聚類方法中衰減-時(shí)延的配對(duì)步驟,新勢(shì)函數(shù)法具有較好的適應(yīng)性。分離階段,利用勢(shì)函數(shù)面聚類方法估計(jì)聲源信號(hào)方位信息重構(gòu)聲源相對(duì)傳遞函數(shù),采用非線性時(shí)頻掩蔽方法分離感興趣目標(biāo)語(yǔ)音信號(hào),實(shí)現(xiàn)了不同方位信息聲源信號(hào)的欠定分離。仿真實(shí)驗(yàn)表明了此分離方法的可行性和有效性,弱混響條件下的分離信號(hào)輸出信噪比平均達(dá)到了16 d B。
[Abstract]:According to the attenuation time-delay mixture model of underdetermined blind source separation, proposes an improved Underdetermined Blind Speech Separation Algorithm in time-frequency domain. The approximate sparsity using independent speech, put forward the improved surface potential function clustering method, and the number of sound sources by this method can directly obtain the source signal information, matching step attenuation time delay eliminating the traditional clustering method, a new potential function method has better adaptability. The separation stage, using surface potential function clustering method to estimate the source signal azimuth information reconstruction of sound source relative transfer function, the nonlinear time-frequency masking method from the interested target speech signal, realize different azimuth information of sound source signal underdetermined separation. Simulation results show the feasibility and effectiveness of this separation method, weak reverberation signal separation output signal-to-noise ratio reached an average of 16 D B.

【作者單位】： 四川大學(xué)電子信息學(xué)院;成都軍區(qū)78438部隊(duì)指揮自動(dòng)化工作站;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61071159)
【分類號(hào)】：TN912.3
【正文快照】： 近年來(lái),欠定語(yǔ)音盲信號(hào)分離(underdeterminedblind sources separation,UBSS)是國(guó)內(nèi)外信號(hào)處理研究領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。對(duì)于N個(gè)聲源M個(gè)傳感器的語(yǔ)音盲信號(hào)分離,可以分為欠定盲分離(MN),正定盲分離(M=N),以及超定盲分離(MN),其傳輸信道的數(shù)學(xué)模型是一個(gè)M×N的混合矩陣。對(duì)于

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1422306