基于新型混合模型的欠定盲分离方法

发布时间：2018-05-31 01:11

  本文选题：欠定盲分离 + 混合模型　； 参考：《自动化学报》2014年07期

【摘要】：针对欠定盲分离问题,提出了一种新的源恢复方法.在时频域局部区域采用复高斯分布对源信号进行建模,将语音信号的稀疏性和局部平稳性结合在一起,提出了一种新的混合模型来描述观测信号在局部区域的概率分布.通过该模型,将每个时频点的源信号状态的判断问题转换成模型的参数估计和后验概率的计算问题,最后通过子混合矩阵的逆恢复出源信号.实验结果表明,该方法具有很快的收敛速度,并且比已有方法具有更好的分离性能.
[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.
【作者单位】： 西南交通大学信息科学与技术学院;成都信息工程学院电子实验中心;
【基金】：国家自然科学基金(61170226) 中央高校基本科研业务费专项资金(SWJTU11CX047,SWJTU12ZT02) 四川省青年科技创新研究团队项目(2011JTD0007)资助~~
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

相关期刊论文 前4条

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【共引文献】

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相关会议论文 前1条

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【二级参考文献】

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7 马s，

本文编号：1957649