基于密度峰值和模糊聚类的欠定混叠矩阵估计

传统聚类算法进行混叠矩阵估计时存在的聚类中心个数不确定和初始聚类中心的随机选取导致陷入局部最优的问题,为此提出一种基于密度峰值的改进模糊聚类算法进行欠定盲源分离的混叠矩阵估计。通过短时傅里叶变换提取信号在频域中的稀疏特性,利用寻找密度峰值聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks,CFSFDP)自动获取聚类簇的数目和初始聚类中心;将获得的聚类数目和聚类结果作为模糊聚类算法(fuzzy c-means clustering,FCM)的初始输入参数,提高FCM聚类结果的精度。实验结果表明,该算法可以准确估计源信号的数目,相比传统FCM、层次聚类、基于密度峰值改进的粒子群等聚类算法,可以有效提高欠定盲源分离的混叠矩阵估计精度。

“四大场景”为社区居民幸福“加码”——河南省新乡市红旗区创新场景拓宽社区治理新路径

近年来,河南省新乡市红旗区结合实际,着力做好“创新场景”绣花文章,通过“幸福餐厅、温馨客厅、学习厅、议事厅”等四大场景,分别聚焦居民生活、娱乐、学习、公共事务参与等需求,拓宽社区治理全新路径,有效推进社区场景与居民对美好生活向往的精准匹配,使社区更加宜居、更有温度。红旗区“创新场景拓宽社区治理全新路径”案例成功入选2021年度全国基层治理创新典型。

基于动态字典学习的欠定盲语音重构算法

为提高传统字典学习方法选用固定的语音分段长度重构源信号的精度,提出基于动态字典学习的欠定盲语音重构算法,以提取信号中最优的稀疏表示特征。在欠定语音盲分离的两步法框架下,利用正则化Sim CO字典学习对信号进行稀疏表示,依据最速下降思想通过改变语音分段长度迭代优化信号的重构结果直至收敛,得到信号恢复的总体最优解。实验结果表明,相较传统算法,动态Sim CO字典学习算法进一步提取了信号在字典稀疏域的语音特征,在保证运行成本低的同时有效提高了欠定盲语音的重构质量。

基于贪婪稀疏优化的欠定语音盲分离方法

提出一种基于语音信号稀疏特征的稀疏分量分析两步法,力图提高欠定情况下的语音信号盲分离性能。不同于传统的两步法,所提方法需要获取语音信号在变换域中的稀疏特征,将贪婪最优化思想引入至稀疏分量分析方法中,重构欠定盲分离语音源信号。通过仿真对比实验,展示了该方法应用于平稳声音信号和非平稳语音信号的盲分离效果,它能较好恢复语音源信号。与现有的最短路径法相比,所提算法可以提高两路以上观测信号的分离性能。相较于平滑L0范数算法,所提算法可以有效提高来波方向较近的语音盲信号分离性能。该方法具有更广阔的适用范围。