【摘 要】
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该文主要研究用信息最大化方法处理语言信号盲分离问题.信息最大化方法将信息理论与神经网络相结合,根据"使网络中所传递的信息量最大",推导出一种无监督学习准则.它从信息论
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该文主要研究用信息最大化方法处理语言信号盲分离问题.信息最大化方法将信息理论与神经网络相结合,根据"使网络中所传递的信息量最大",推导出一种无监督学习准则.它从信息论的角度来分析盲分离问题,并针对语言信号的特点,将估计信道间的耦合函数问题转化为使输出信号的互信息量最小或熵最大,从而采用基于梯度搜索的算法求解.该论文在介绍了信号盲分离的基本概念及一些通常的处理方法之后,详细介绍了用信息论方法处理该问题的原理、推导过程以及计算步骤,并将改进的算法应用于双通道语言信号的分离,使分离前后的信噪比得到了比较明显的改善,取得了比较满意的结果.
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