基于联合对角化的声信号深度卷积混合盲分离方法

基于联合对角化的声信号深度卷积混合盲分离方法

论文摘要

声信号在空间中的传播具有较强的多径效应,在接收端往往以卷积形式相互叠加,尤其在海洋、剧场等强混响条件下,混合滤波器冲激响应的长度会显著增加,现有的频域卷积盲分离算法将失效。为了消除长脉冲响应导致解混合模型失效的问题,该文对观测信号进行两次短时傅里叶变换(STFT),第1次STFT缩短了脉冲响应长度,第2次STFT将信号模型转化为瞬时盲分离,最终利用联合对角化(JD)技术估计出分离矩阵。与现有方法相比,所提方法解决了深度卷积混合下模型失效的问题,并且当源信号数较多或存在加性噪声时,可以得到更好的分离性能。仿真结果验证了方法的有效性和性能优势。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李扬,张伟涛,楼顺天

关键词: 盲源分离,深度卷积,联合对角化,排序问题

来源: 电子与信息学报 2019年12期

年度: 2019

分类: 信息科技

专业: 电信技术,自动化技术

单位: 西安电子科技大学电子工程学院

基金: 国家自然科学基金(61571339),陕西省创新人才推进计划-青年科技新星项目(2018KJXX-019)~~

分类号: TN912.3;TP18

页码: 2951-2956

总页数: 6

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