本文選題：欠定盲分離 + 混合模型�。� 參考：《自動化學報》2014年07期

【摘要】：針對欠定盲分離問題,提出了一種新的源恢復方法.在時頻域局部區(qū)域采用復高斯分布對源信號進行建模,將語音信號的稀疏性和局部平穩(wěn)性結(jié)合在一起,提出了一種新的混合模型來描述觀測信號在局部區(qū)域的概率分布.通過該模型,將每個時頻點的源信號狀態(tài)的判斷問題轉(zhuǎn)換成模型的參數(shù)估計和后驗概率的計算問題,最后通過子混合矩陣的逆恢復出源信號.實驗結(jié)果表明,該方法具有很快的收斂速度,并且比已有方法具有更好的分離性能.
[Abstract]:A new source recovery method is proposed for the problem of underdetermined blind separation. The source signal is modeled by using complex Gao Si distribution in local time-frequency domain. A new hybrid model is proposed to describe the probability distribution of the observed signal in the local region by combining the sparsity and the local stationarity of the speech signal. Through this model, the problem of judging the state of the source signal at each time frequency point is transformed into the parameter estimation of the model and the calculation of the posterior probability. Finally, the source signal is recovered by the inverse of the submixing matrix. The experimental results show that the proposed method has a fast convergence rate and a better separation performance than the existing methods.
【作者單位】： 西南交通大學信息科學與技術(shù)學院;成都信息工程學院電子實驗中心;
【基金】：國家自然科學基金(61170226) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金(SWJTU11CX047,SWJTU12ZT02) 四川省青年科技創(chuàng)新研究團隊項目(2011JTD0007)資助~~
【分類號】：TN911.7

【參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：1957649