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题名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
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机构
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
上海贝尔股份有限公司研究与创新中心
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第5期1083-1087,共5页
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基金
国家自然科学基金(60672128
60702057)资助课题
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文摘
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。
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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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Keywords
Speech signals processing
Convolutive blind source separation
Non-unitary joint block-diagonalization
Second-order statistic
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分类号
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
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