基于空间协方差矩阵的欠定卷积盲源分离

发布时间：2018-11-20 08:40

【摘要】：利用空间协方差矩阵表示的盲源分离模型与瞬时理想模型的一致性,本文提出了基于空间协方差矩阵的欠定卷积盲源分离方法。本方法用零均值高斯随机变量的协方差矩阵来表示各个源信号经过传输信道后的短时傅里叶变换,采用层次聚类估计出高斯随机变量协方差矩阵的初值,并使用极大期望值算法(EM)求解对数似然函数,最后采用维纳滤波法语音增强技术求解时频域内的源信号。通过仿真实验,验证了算法的有效性。
[Abstract]:Based on the consistency between the spatial covariance matrix representation of blind source separation model and the instantaneous ideal model, a spatial covariance matrix based undetermined convolution blind source separation method is proposed in this paper. In this method, the covariance matrix of Gao Si random variable with zero mean is used to represent the short time Fourier transform after each source signal passes through the transmission channel, and the initial value of Gao Si random variable covariance matrix is estimated by hierarchical clustering. The maximum expectation algorithm (EM) is used to solve the logarithmic likelihood function and the Wiener filter is used to solve the source signal in time-frequency domain. The effectiveness of the algorithm is verified by simulation experiments.
【作者单位】： 湖南人文科技学院;
【基金】：湖南人文科技学院校级青年基金项目(2015QN02) 湖南省教育厅科学研究项目(15C0726)
【分类号】：TN912.3

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本文编号：2344435