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基于信息极大化的ICA混合语音信号盲分离算法的研究

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摘要 混合语音信号的分离是盲分离的重要内容,也是信号处理领域的一个难题。独立分量分析是一种无需知道信号的先验信号而实现信号分离的盲源分离技术,本文介绍了独立分量分析的基本理论和算法,探讨了独立分量分析在混合语音信号分离中的应用,给出了信息最大化盲源分离算法并对瞬时混合语音信号进行了盲分离仿真。实验结果表明,该方法能有效地提高运算效率并获得较好的分离效果。
作者 胡津津
出处 《池州学院学报》 2011年第3期40-42,共3页 Journal of Chizhou University
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二级参考文献70

  • 1[1]Amari S.A theory of adaptive pattern classifiers [J].IEEE Trans.Electronic Computers,1967,16:299-307.
  • 2[2]Amari S.Natural gradient works efficiently in learning [J].Neural Comoutation,1998,10:251-276.
  • 3[3]Amari S,Cichocki A.Adaptive blind signal processing:Neural network approaches [J].Proc.IEEE,1998 ,86:2026-2048.
  • 4[4]Basak J,Amari S.Blind separation of uniformly distributed signals:A general approach [J].IEEE Trans.Neural Networks,1999,10:l173-1185.
  • 5[5]Bell A J,Sejnowski T J.An information-maximization approach to blind separation and blind deconvolution [J].Neural Computation,1995,7:1129-1159.
  • 6[6]Burel G.Blind separation of .sources:A nonlinear neural algorithm [J].Neural Networks,1992,5:937-947.
  • 7[7]Cao X R,Liu R W.A general approach to blind source separation [J].IEEE Trans.Signal Processing,1996,44:562-571.
  • 8[8]Cardoso J F.Blind signal separation:Statistical principles [J].Proc.IEEE,1998,86(10):2009-2025.
  • 9[9]Cardoso J F,Laheld B.Equivariant adaptive source separation [J].IEEE Trans.Signal Processing,1996,44:3017 - 3029.
  • 10[10]Cardoso J F,Souloumiac A.Blind beamfomrming for non-Gaussian signals[J].lEE Proc.-F,1993,140:362-370.

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