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基于声源时延估计的欠定盲分离方法
  • ISSN号:1004-9037
  • 期刊名称:数据采集与处理
  • 时间:0
  • 页码:703-708
  • 语言:中文
  • 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]西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,西安710071, [2]西安电子科技大学ISN国家重点实验室,西安710071
  • 相关基金:国家自然科学基金(60672128,60702057)资助项目;国家高技术研究发展计划“八六三”计划(2007AA012288)资助项目.
  • 相关项目:移动自组织网络中充分利用MIMO的高效网络协议研究
中文摘要:

提出一种基于声源时延估计的二元时频掩蔽方法,通过三个接收信号实现多于多个语音源信号的欠定盲分离。利用语音信号的W-分离正交性,在时频域估计各个源信号到达接收阵列的相对时延序列;进而基于信号时延序列的估计,采用最大似然算法将时频域划分为与源信号个数相同的互不重叠的时频点集合,每个集合(近似)只包含一个源信号的所有时频分量;再通过二元时频掩蔽依次恢复出各集合所对应的源信号。该方法性能通过主观试听得到了验证,其分段信噪比增益至少为13dB。较之欠定解混迭估计技术DUET,本文方法得到的分离信号与实际声源信号的相异度降低约3dB。

英文摘要:

Based on time-delay estimation, a time-frequency masking method is proposed for underdetermined blind source separation. The method can realize the blind separation more than 3 source signals by using only 3 received array elements. Firstly, relative time-delay sequences of all sources are estimated in time-frequency domain by virtue of the W-disjoint orthogonality of speech signals. Secondly, based on the estimated time-delay sequences, the maximum likelihood method is used to estimate the support domain of each signal. The timefrequency components in each support domain belong to only one signal approximatively, and different support domains are mutually disjoint. Finally, the time-frequency representation of each signal is obtained by the time-frequency masking, and then the time-domain source signals are retrieved. The experiments illustrate that the method is validated by the informal subjective measure, and the gain of segment signal-to-noise ratio is at least 13dB. Compared with the degenerate unmixing estimation technique, the separation performance of the proposed method improves about 3dB measured by signal dissimilarities.

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期刊信息
  • 《数据采集与处理》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电子学会 仪器仪表学会 信号处理学会 中国一汽仪表学会 中国物理学会 微弱信号检测学会 南京航空航天大学
  • 主编:贲德
  • 地址:南京市御道街29号
  • 邮编:210016
  • 邮箱:sjcj@nuaa.edu.cn
  • 电话:025-84892742
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-9037
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1367/TN
  • 邮发代号:28-235
  • 获奖情况:
  • 中国科技论文统计源用刊,2007年被评为江苏省优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:8148