【摘 要】
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为降低语音信号盲分离的计算复杂度及扩大算法的适用范围,提出基于稀疏时频特征模式提取的盲分离算法。该算法利用短时傅里叶变换的高度冗余性(保证了观测信号时频分布的稀疏
【基金项目】
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天津市应用基础及前沿技术研究计划重点项目(No.10JCZDJC16100)
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为降低语音信号盲分离的计算复杂度及扩大算法的适用范围,提出基于稀疏时频特征模式提取的盲分离算法。该算法利用短时傅里叶变换的高度冗余性(保证了观测信号时频分布的稀疏性)及人耳的屏蔽效应,去掉能量值小的时频点以减少聚类所需的特征模式数量,然后通过时频屏蔽的方法完成语音信号的分离。实验结果表明,该算法所需特征模式数量仅为传统算法的5%～6%,加快了计算速度,节省了存储空间,因而算法是高效和可行的。
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