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基于二阶统计量的语音信号时域卷积盲分离算法 被引量:9
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作者 张华 冯大政 庞继勇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期1083-1087,共5页
该文针对语音信号卷积混迭模型,利用信号间近似不相关和短时平稳等二阶统计特性,根据盲分离固有的排列和尺度不定性,改进最小二乘拟合函数,将关于混迭矩阵的四次函数转化为3组待定参数的二次函数。提出优化该代价函数的非正交联合块对... 该文针对语音信号卷积混迭模型,利用信号间近似不相关和短时平稳等二阶统计特性,根据盲分离固有的排列和尺度不定性,改进最小二乘拟合函数,将关于混迭矩阵的四次函数转化为3组待定参数的二次函数。提出优化该代价函数的非正交联合块对角化算法,分3个子步,每个子步求解一个最小二乘问题,交替估计3组待定参数,逼近代价函数最小点。与ZJBD等同类方法相比,该方法具有计算复杂度低,估计精度高且对初始参数选择不敏感等特点,可直接在时域实现语音卷积盲分离。 展开更多
关键词 语音信号处理 卷积盲分离 非正交联合块对角化 二阶统计量
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