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题名面向高混响环境的欠定卷积盲源分离算法
被引量:3
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作者
解元
邹涛
孙为军
谢胜利
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机构
广州大学机械与电气工程学院
广东工业大学智能检测与制造物联教育部重点实验室
广东工业大学物联网智能信息处理与系统集成教育部重点实验室
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期82-93,共12页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.62003095,No.52171331)
广东省重点领域研发计划基金资助项目(No.2019B01054002)。
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文摘
为了解决高混响环境下欠定卷积混叠信号的分离问题,提出一种新的欠定卷积盲源分离算法。针对高混响环境的影响,设计全局脉冲响应网络削弱混响回声,提高信号质量。基于全局脉冲响应网络建立新的时频域混叠信号数学模型,采用全局脉冲响应矩阵缩短了传统脉冲响应的长度,降低了高混响带来的模型变换近似误差。基于非负矩阵分解理论设计模型参数的实时更新学习规则,将源信号分离问题转换为模型参数优化问题,实现混叠信号的盲源分离。实验结果表明,所提算法可以有效地实现中英文语音、音乐混叠信号的盲源分离,与现有比较流行的盲源分离算法的对比验证了所提算法的优越性。
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关键词
盲源分离
欠定卷积混叠
高混响环境
全局脉冲响应网络
非负矩阵分解
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Keywords
blind source separation
underdetermined convolutive mixture
high reverberation environment
global impulse response network
nonnegative matrix factorization
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分类号
TN911.23
[电子电信—通信与信息系统]
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