针对衰减-时延混合模型的欠定盲分离,提出一种改进欠定语音盲分离算法。利用独立语音在时频域上的近似稀疏性,改进提出势函数面-聚类方法,通过此方法可直接获得源信号的个数和各声源方位信息,省去传统聚类方法中衰减-时延的配对步骤,新...针对衰减-时延混合模型的欠定盲分离,提出一种改进欠定语音盲分离算法。利用独立语音在时频域上的近似稀疏性,改进提出势函数面-聚类方法,通过此方法可直接获得源信号的个数和各声源方位信息,省去传统聚类方法中衰减-时延的配对步骤,新势函数法具有较好的适应性。分离阶段,利用势函数面聚类方法估计声源信号方位信息重构声源相对传递函数,采用非线性时频掩蔽方法分离感兴趣目标语音信号,实现了不同方位信息声源信号的欠定分离。仿真实验表明了此分离方法的可行性和有效性,弱混响条件下的分离信号输出信噪比平均达到了16 d B。展开更多
文摘针对衰减-时延混合模型的欠定盲分离,提出一种改进欠定语音盲分离算法。利用独立语音在时频域上的近似稀疏性,改进提出势函数面-聚类方法,通过此方法可直接获得源信号的个数和各声源方位信息,省去传统聚类方法中衰减-时延的配对步骤,新势函数法具有较好的适应性。分离阶段,利用势函数面聚类方法估计声源信号方位信息重构声源相对传递函数,采用非线性时频掩蔽方法分离感兴趣目标语音信号,实现了不同方位信息声源信号的欠定分离。仿真实验表明了此分离方法的可行性和有效性,弱混响条件下的分离信号输出信噪比平均达到了16 d B。
