基于张量分解的卷积盲源分离方法

TN911.6; 基于张量分解框架提出了一种卷积盲源分离方法,同时解决了混合滤波器矩阵估计和频点排序的问题.首先,根据观测信号的估计自相关矩阵构造出所有频点处的张量模型;然后,利用张量分解技术计算出每个频点上对应的因子矩阵作为该频点的估计混合滤波器矩阵;最后,采用以功率比作为测度的全局优化排序策略消除了全频段的排序模糊性.实验表明,所提方法在不同仿真条件下处理卷积混合的实测语音时表现出了比现有算法更优异的分离性能....

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Published in通信学报 Vol. 42; no. 8; pp. 52 - 60
Main Authors 马宝泽, 张天骐, 安泽亮, 邓盼
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 重庆邮电大学通信与信息工程学院信号与信息处理重庆市重点实验室,重庆 400065 2021
Subjects
卷积盲源分离
排序模糊
张量分解
自相关矩阵
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ISSN1000-436X
DOI10.11959/j.issn.1000-436x.2021140

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Summary:TN911.6; 基于张量分解框架提出了一种卷积盲源分离方法,同时解决了混合滤波器矩阵估计和频点排序的问题.首先,根据观测信号的估计自相关矩阵构造出所有频点处的张量模型;然后,利用张量分解技术计算出每个频点上对应的因子矩阵作为该频点的估计混合滤波器矩阵;最后,采用以功率比作为测度的全局优化排序策略消除了全频段的排序模糊性.实验表明,所提方法在不同仿真条件下处理卷积混合的实测语音时表现出了比现有算法更优异的分离性能.
ISSN:1000-436X
DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2021140