非线性混合模式的语音盲分离算法

• 作者: 李双田 胡亚龙
• 来源期刊: 应用声学
• 学科: 物理学
• 关键词: 盲分离 非线性 高斯混合模式 最大期望
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 82-89
• 页数: 8页
• 分类号: O4
• 字数: 5673字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-310X.2006.02.004

摘要

本文针对FIR非线性混合模型,基于最大熵算法,提出了一种以高斯混合模式概率密度函数估计替代传统对数化概率密度估计的盲分离算法,以偶函数为非线性激活函数,采用最大期望(EM)迭代算法推导了分离算法的权向量迭代公式,通过模拟仿真实验结果与传统的最大熵和高阶累积量方法比较,新算法提高了收敛速度,并有效地完成了非线性语音分离任务,抑制了干扰语音信号的影响,提高了输出信噪比.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李双田	中国科学院声学研究所	32	212	7.0	12.0
2	胡亚龙	中国科学院声学研究所	2	6	2.0	2.0