带噪混叠语音信号盲分离算法研究

• 作者: 杜庆治 黄珊
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 混叠信号 语音信号 盲源分离 稀疏编码 EFICA
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 74-76,80
• 页数: 4页
• 分类号: TP312
• 字数: 2487字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.172151

摘要

盲源分离也称盲信号分离,是指在源信号和传递信道的参数均未知的情况下,仅根据输入源信号的统计特性,通过观测信号恢复各个源信号的过程.语音信号的盲分离技术在计算机听觉、语音识别、语音增强等领域具有重大的研究意义.现有的有关语音信号盲分离研究基本不考虑噪声的影响,然而在现实生活中,接收到的语音信号不可避免地混有各种噪声.因此,对于带噪声混叠语音的盲分离方法研究具有十分重要的现实意义.针对带噪声混叠语音信号,提出一种基于稀疏编码和EFICA的分离方法.首先用稀疏编码去噪方法消除带噪混叠语音信号中的噪声,然后将经过去噪处理后的观测信号用EFICA方法进行盲分离.Matlab仿真实验结果表明,该算法对带噪声混叠的语音进行盲分离效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜庆治	昆明理工大学信息工程与自动化学院	64	103	4.0	6.0
2	黄珊	昆明理工大学信息工程与自动化学院	1	4	1.0	1.0