解开“鸡尾酒会效应”之谜被引量：1

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摘要解开“鸡尾酒会效应”之谜ＪｏｈｎＭａｄｄｏｘ著郑佳译从各种令人分心乱意的嘈杂声的本底中把有意义的信号辨别出来，是人们日常的一种实践技能。现在已经从数学上证明了它的存在，而且这正是使神经网络工作运转的根据。“鸡尾酒会效应”是个司空见惯的问题。让５０个人...

作者郑佳

出处《世界科学》 1995年第1期23-23,40,共2页 World Science

关键词鸡尾酒会效应生物物理电磁信号神经网络

同被引文献11

1Bofill P,Zibulevsky M.Underdetermined blind sourceseparation using sparse representation.Signal Processing,2001,81(11): 2353-2362. 被引量：1
2李从清,孙立新,龙东,任晓光.语音分离技术的研究现状与展望[J].声学技术,2008,27(5):779-787. 被引量：10
3邱天爽,毕晓辉.稀疏分量分析在欠定盲源分离问题中的研究进展及应用[J].信号处理,2008,24(6):966-970. 被引量：15
4余建潮,张瑞林.基于MFCC和LPCC的说话人识别[J].计算机工程与设计,2009,30(5):1189-1191. 被引量：47
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6李白燕,郭水旺,李应生.基于两步法稀疏分量分析的欠定盲源分离[J].电声技术,2010,34(9):64-67. 被引量：6
7陈仁林,郭中华,朱兆伟.基于BP神经网络的说话人识别技术的实现[J].智能计算机与应用,2012,2(2):47-49. 被引量：7
8夏秀渝,何培宇.基于声源方位信息和非线性时频掩蔽的语音盲提取算法[J].声学学报,2013,38(2):224-230. 被引量：10
9代勇,夏秀渝,陈林.一种改进的势函数聚类算法[J].电子技术应用,2013,39(11):107-110. 被引量：2
10兰胜坤.遗传算法优化BP神经网络的说话人识别系统[J].重庆理工大学学报（自然科学）,2013,27(10):91-95. 被引量：12

世界科学

1995年第1期

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