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面向卷积混叠环境下的盲源分离新方法
解元; 邹涛; 孙为军; 谢胜利
发表期刊自动化学报
ISSN0254-4156
2023
卷号49期号:5页码:1062-1072
摘要卷积混叠环境下的盲源分离(Blind source separation, BSS)是一个极具挑战性和实际意义的问题.本文在独立分量分析框架下,建立非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization, NMF)模型,设计新的优化目标函数,通过严格的数学理论推导,得到新的模型参数更新规则;并对解混叠矩阵进行标准化处理,避免幅度歧义性问题;在源信号的重构阶段,通过实时更新非负矩阵分解模型参数,避免源信号的排序歧义性问题.实验结果验证了所提算法在分离中英文语音混叠信号、音乐混叠信号时的有效性和优越性.
关键词盲源分离 卷积混叠 独立分量分析 非负矩阵分解
DOI10.16383/j.aas.c211207
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文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56155
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GB/T 7714
解元,邹涛,孙为军,等. 面向卷积混叠环境下的盲源分离新方法[J]. 自动化学报,2023,49(5):1062-1072.
APA 解元,邹涛,孙为军,&谢胜利.(2023).面向卷积混叠环境下的盲源分离新方法.自动化学报,49(5),1062-1072.
MLA 解元,et al."面向卷积混叠环境下的盲源分离新方法".自动化学报 49.5(2023):1062-1072.
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