典型文献
子带t分布的快速独立向量分析在语声盲源分离中的应用
文献摘要：
为了提高独立向量分析算法在盲语声分离任务中的分离性能,降低算法计算复杂度,并改善目前尚未完全解决的顺序模糊性的问题,该文提出一种基于子带t分布的快速独立向量分析算法.在声源模型方面,该算法首先利用语声信号重尾分布的特性,假设声源概率密度函数服从t分布,同时采用子带建模的方法来增强同一声源相邻频点的高阶依赖性,进而减轻频点间的顺序不一致问题.在空间模型方面,该算法采用秩1更新的方式估计声源信号,避免矩阵求逆操作和分离矩阵的估计,从而降低计算复杂度.实验结果表明,与现有的基于独立向量分析的盲源分离算法相比,该算法能够在相同的迭代次数下取得更优的语声分离性能.
文献关键词：
盲源分离;秩1更新;独立向量分析;子带t分布
中图分类号：
作者姓名：
康坊;杨飞然;杨军
作者机构：
中国科学院声学研究所 北京 100190;中国科学院大学 北京 100049
文献出处：
引用格式：
[1]康坊;杨飞然;杨军-.子带t分布的快速独立向量分析在语声盲源分离中的应用)[J].应用声学,2022(02):173-181
A类：
独立向量分析
B类：
语声,离任,分离性能,算法计算,改善目前,模糊性,声源模型,声信号,概率密度函数,服从,一声,邻频,频点,不一致问题,空间模型,源信号,矩阵求逆,低计算复杂度,盲源分离算法,迭代次数
AB值：
0.269363
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