本文關(guān)鍵詞：基于諧波提取的欠定語音盲分離方法

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【摘要】：現(xiàn)有的欠定語音信號盲分離算法往往不能同時兼顧分離性能及效率。針對此問題,本文提出一種基于諧波提取的欠定盲分離方法。首先,利用頻譜校正從混合信號的短時傅里葉變換中提取諧波參數(shù),其次利用相位一致性準則甄別這些參數(shù)的單源屬性,進而用自適應(yīng)K-均值方法對單源模式做聚類而獲得源數(shù)估計和混合矩陣估計,最后再用子空間投影法恢復源信號。其中諧波提取和單源參數(shù)篩選可保證低復雜度地精確估計出混合矩陣。仿真實驗表明,相比于原始子空間投影算法,本文方法可獲得更高的信號恢復質(zhì)量,且在諧波相關(guān)領(lǐng)域也具有潛在應(yīng)用價值。
【作者單位】： 天津大學電子信息工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 欠定語音盲分離 頻譜校正 單源成分 子空間投影
【基金】：國家自然科學基金(61671012)
【分類號】：TN912.3
【正文快照】： 1引言盲分離是指在混合系統(tǒng)參數(shù)和源數(shù)目未知的情形下,僅從混合后的信號中恢復源信號的問題。盲分離方法廣泛應(yīng)用于語音信號處理[1]、數(shù)字通信[2]、機械故障診斷[3]等領(lǐng)域。根據(jù)源信號數(shù)目N及混合信號數(shù)目M的相對關(guān)系,盲分離問題可分為三種情形:超定(MN)、正定(M=N)、欠定(M

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