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改进的信息最大化语音盲分离算法
  • ISSN号:1002-8684
  • 期刊名称:《电声技术》
  • 时间:0
  • 分类:TN912.3[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]太原理工大学信息工程学院,山西太原030024
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61072087);山西省自然科学基金项目(20011033)
中文摘要:

提出一种改进的基于信息最大化的语音盲分离算法,克服了以往算法收敛速度慢,串音误差大的缺点。新算法分析了多种非线性函数的转换特性,采用一种新的更合适的非线性函数,并依此推导出分离算法的学习规则。实验表明,改进的算法有效实现了混叠语音信号的盲源分离,收敛速度更快,串音误差更小,取得了良好、稳定的分离效果。

英文摘要:

An improved speech blind separation algorithm based on information maximum is proposed to overcome the shortcomings of slow convergence speed and high crosstalk error of the past algorithms. New algorithm uses a new, more suitable non-linear function by analyzing the conversion feature of a variety of non-linear functions, and deduces the learning rule of the separation algorithm according to it. Experiments show that the improved algorithm can effectively realize blind source separation of speech signals mixture, and the separation achieves good, stable results with faster convergence speed and smaller crosstalk error.

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期刊信息
  • 《电声技术》
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:电视电声研究所(中国电子科技集团公司第三研究所
  • 主编:史丽丽
  • 地址:北京朝阳区酒仙桥北路乙7号(北京743信箱)
  • 邮编:100015
  • 邮箱:tvea@263.net.cn
  • 电话:010-59570243
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8684
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2122/TN
  • 邮发代号:2-355
  • 获奖情况:
  • 电子精品期刊,全国优秀期刊,专业核心期刊,中国期刊方阵“双百”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:4931