本文選題：欠定盲分離 + 混合模型��； 參考：《自動(dòng)化學(xué)報(bào)》2014年07期

【摘要】：針對(duì)欠定盲分離問(wèn)題,提出了一種新的源恢復(fù)方法.在時(shí)頻域局部區(qū)域采用復(fù)高斯分布對(duì)源信號(hào)進(jìn)行建模,將語(yǔ)音信號(hào)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(lái)描述觀測(cè)信號(hào)在局部區(qū)域的概率分布.通過(guò)該模型,將每個(gè)時(shí)頻點(diǎn)的源信號(hào)狀態(tài)的判斷問(wèn)題轉(zhuǎn)換成模型的參數(shù)估計(jì)和后驗(yàn)概率的計(jì)算問(wèn)題,最后通過(guò)子混合矩陣的逆恢復(fù)出源信號(hào).實(shí)驗(yàn)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(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;成都信息工程學(xué)院電子實(shí)驗(yàn)中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61170226) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金(SWJTU11CX047,SWJTU12ZT02) 四川省青年科技創(chuàng)新研究團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目(2011JTD0007)資助~~
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.7

【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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7 馬s，

本文編號(hào)：1957649