【摘 要】
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针对基于时频掩蔽的分离方法在多声源场景下的分离效果不佳的问题,论文提出一种利用概率混合模型的理想比率掩蔽多声源分离方法.首先,利用冯·米塞斯分布对时频点处方位角估计进行拟合以及拉普拉斯分布对归一化声压梯度信号向量进行拟合,由此建立概率混合模型.其次,利用期望最大化算法对模型参数进行求解,估计各声源对应的理想比率掩蔽.最后,利用估计出的理想比率掩蔽,从麦克风采集信号中分离得到各声源信号.实验结果表明,与现有基于时频掩蔽的多声源分离方法相比,论文所提方法在欠定场景下具有更好的分离效果.
【机 构】
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北京工业大学信息学部,北京100124
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针对基于时频掩蔽的分离方法在多声源场景下的分离效果不佳的问题,论文提出一种利用概率混合模型的理想比率掩蔽多声源分离方法.首先,利用冯·米塞斯分布对时频点处方位角估计进行拟合以及拉普拉斯分布对归一化声压梯度信号向量进行拟合,由此建立概率混合模型.其次,利用期望最大化算法对模型参数进行求解,估计各声源对应的理想比率掩蔽.最后,利用估计出的理想比率掩蔽,从麦克风采集信号中分离得到各声源信号.实验结果表明,与现有基于时频掩蔽的多声源分离方法相比,论文所提方法在欠定场景下具有更好的分离效果.
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