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基于动态字典学习的欠定盲语音重构算法
文献摘要：
为提高传统字典学习方法选用固定的语音分段长度重构源信号的精度,提出基于动态字典学习的欠定盲语音重构算法,以提取信号中最优的稀疏表示特征.在欠定语音盲分离的两步法框架下,利用正则化SimCO字典学习对信号进行稀疏表示,依据最速下降思想通过改变语音分段长度迭代优化信号的重构结果直至收敛,得到信号恢复的总体最优解.实验结果表明,相较传统算法,动态SimCO字典学习算法进一步提取了信号在字典稀疏域的语音特征,在保证运行成本低的同时有效提高了欠定盲语音的重构质量.
文献关键词：
动态字典学习;稀疏分量分析;稀疏重构;压缩感知;欠定盲源分离
中图分类号：
作者姓名：
魏爽;王晓楠;杨璟安
作者机构：
上海师范大学 信息与机电工程学院,上海 201418
文献出处：
引用格式：
[1]魏爽;王晓楠;杨璟安-.基于动态字典学习的欠定盲语音重构算法)[J].计算机工程与设计,2022(05):1351-1357
A类：
动态字典,动态字典学习,SimCO,稀疏分量分析
B类：
重构算法,音分,段长度,源信号,取信,稀疏表示,定语,两步法,正则化,最速下降,迭代优化,信号恢复,最优解,传统算法,语音特征,运行成本,重构质量,稀疏重构,压缩感知,欠定盲源分离
AB值：
0.248669
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