基于新型混合模型的欠定盲分离方法

• Published in: 自动化学报 Vol. 40; no. 7; pp. 1412 - 1420
• Main Author: 陈永强 王宏霞
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 成都信息工程学院电子实验中心 成都 610225%西南交通大学信息科学与技术学院 成都 610031 2014; 西南交通大学信息科学与技术学院 成都 610031
• Subjects: 局部复高斯分布; 最大后验概率; 欠定盲分离; 混合模型; 稀疏性; 稀疏性; Under-determined blind source separation; local complex Gaussian distribution; 最大后验概率; sparsity; mixture model; 混合模型; maximum a posteriori; 欠定盲分离; 局部复高斯分布

针对欠定盲分离问题，提出了一种新的源恢复方法．在时频域局部区域采用复高斯分布对源信号进行建模，将语音信号的稀疏性和局部平稳性结合在一起，提出了一种新的混合模型来描述观测信号在局部区域的概率分布．通过该模型，将每个时频点的源信号状态的判断问题转换成模型的参数估计和后验概率的计算问题，最后通过子混合矩阵的逆恢复出源信号．实验结果表明，该方法具有很快的收敛速度，并且比已有方法具有更好的分离性能．...