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摘要:
盲分离算法能在缺少混合系统参数的条件下仅由观测信号估计初始源,但分离信号存在固有的排列模糊性,这往往导致两次批处理过程中同一信号"对不准",因此很难获得连续的源信号.本文针对盲声源分离中存在的相同问题,根据语音和其他音频信号的特征差异,提出一种修正的自相关函数并以其值作为一个特征基元来表征声音信号的时序相关特性,同时用平均声门波形状参数作为另一个特征基元来表征语音产生的生理效应.以这两个参数作为识别不同音频信号的二维模式特征,采用一种模糊聚类算法提取多路盲分离语音.本方法有效克服了批处理盲声源分离中的信号排列顺序的不确定性,并通过选择合适的阈值提取多路连续语音.仿真给出了5路混合音频信号中盲提取两路连续语音的实验结果.
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文献信息
篇名 一种基于模式识别的多路盲语音提取方法
来源期刊 应用声学 学科 物理学
关键词 盲分离 模式识别 语音
年,卷(期) 2008,(3) 所属期刊栏目 研究报告
研究方向 页码范围 173-180
页数 8页 分类号 O4
字数 5247字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-310X.2008.03.003
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研究主题发展历程
节点文献
盲分离
模式识别
语音
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
应用声学
双月刊
1000-310X
11-2121/O4
16开
北京海淀北四环西路21号
2-561
1982
chi
出版文献量(篇)
1890
总下载数(次)
4
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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