【摘 要】
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引言:盲语音分离模拟人耳的“鸡尾酒会”效应,仅根据观测信号,便可提取或分离出目标语音信号。独立分量分析(ICA)已成为盲语音分离的主要分析方法,但ICA方法要求观测信号个数
【机 构】
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天津商业大学信息工程学院,河北工业大学电子信息工程学院
【基金项目】
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天津市应用基础与前沿技术研究计划(重点项目)(No.14JCZDJC32600),天津市大学生创新训练计划项目(No.201710069052)
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引言:盲语音分离模拟人耳的“鸡尾酒会”效应,仅根据观测信号,便可提取或分离出目标语音信号。独立分量分析(ICA)已成为盲语音分离的主要分析方法,但ICA方法要求观测信号个数多于或等于源信号个数。事实上,观测信号个数少于源信号个数的欠定情况更普遍。稀疏分量分析(Sparse Component Analysis,SCA)利用信号在时频域的稀疏性,可以较好地解决欠定盲源分离的问题。1998年,Lewicki等首先提出利用信号的稀疏性进行欠定盲源分离。Zibulevsky较早提出利用最大似然估计和最大后验概率估
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