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该文给出了一种语音信号盲分离的训练算法。该算法选用Ｋｕｌｌｂａｃｋ－Ｌｅｉｂｌｅｒ距离作为目标函数来衡量源信号各分量的独立性，利用多变量概率密度估计技术和自然梯度优化算法，最小化该目标函数。计算机仿真结果表明，算法既可以有效分离混迭语音信号。
语音信号盲分离的多变量密度估计方法
【摘 要】
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该文给出了一种语音信号盲分离的训练算法。该算法选用Ｋｕｌｌｂａｃｋ－Ｌｅｉｂｌｅｒ距离作为目标函数来衡量源信号各分量的独立性，利用多变量概率密度估计技术和自然梯度优化算法，最小化该目标函数。计算机
【机 构】
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大学无线电工程系(南京)
【出 处】
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1999年中国神经网络与信号处理学术会议
【发表日期】
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1999年期
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