【摘 要】
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针对语音信号的卷积混叠盲源分离问题,提出了一种时域非正交联合块对角化的改进算法。对观测信号进行滑窗处理,使其转化为瞬时混叠模型,然后利用信号的二阶统计量构造目标矩
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针对语音信号的卷积混叠盲源分离问题,提出了一种时域非正交联合块对角化的改进算法。对观测信号进行滑窗处理,使其转化为瞬时混叠模型,然后利用信号的二阶统计量构造目标矩阵组,使其具有可联合块对角化结构。改进代价函数,并采用循环最小化方法进行优化,求取代价函数的最优解,得到混叠矩阵的估计,从而实现语音信号的盲源分离。与传统算法相比,该算法无需进行预白化处理,避免了白化误差的引入;无需进行频域的相关变换,使得算法更加简单;引入了非奇异性约束项,使得算法不易收敛到退化解。仿真结果验证,算法收敛速度快,且分离效果好。
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