改进的基于神经网络的信息最大化语音增强算法

• 作者: 乔永凤 马建芬
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 独立分量分析 神经网络 语音增强
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程
• 页码范围: 301-303
• 页数: 3页
• 分类号: TN911.72
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9432.2007.04.006

摘要

基于最小互信息量,以信息最大化(Infomax)算法为基础,结合神经网络信息后向传播,提出一种改进的独立分量分析方法,并与原有的Infomax算法进行比较.试验证明,这种以神经网络为优化结构,并以输出熵为目标函数的Infomax算法能够很好的提取信号的独立分量,实现语音增强的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔永凤	太原理工大学计算机与软件学院	9	18	3.0	3.0
2	马建芬	太原理工大学计算机与软件学院	53	202	8.0	11.0