【摘要】：利用空間協(xié)方差矩陣表示的盲源分離模型與瞬時理想模型的一致性,本文提出了基于空間協(xié)方差矩陣的欠定卷積盲源分離方法。本方法用零均值高斯隨機變量的協(xié)方差矩陣來表示各個源信號經(jīng)過傳輸信道后的短時傅里葉變換,采用層次聚類估計出高斯隨機變量協(xié)方差矩陣的初值,并使用極大期望值算法(EM)求解對數(shù)似然函數(shù),最后采用維納濾波法語音增強技術(shù)求解時頻域內(nèi)的源信號。通過仿真實驗,驗證了算法的有效性。
[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.
【作者單位】： 湖南人文科技學(xué)院;
【基金】：湖南人文科技學(xué)院校級青年基金項目(2015QN02) 湖南省教育廳科學(xué)研究項目(15C0726)
【分類號】：TN912.3

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本文編號：2344435