【摘 要】
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该文对噪声情况下的独立分量分析、多通道反卷积、多径混合的语音分离和非线性盲源分离,进行了研究.主要工作包括:1、对有观测噪声的独立分量分析(ICA)模型进行了研究,结合偏
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该文对噪声情况下的独立分量分析、多通道反卷积、多径混合的语音分离和非线性盲源分离,进行了研究.主要工作包括:1、对有观测噪声的独立分量分析(ICA)模型进行了研究,结合偏差消除和无噪声时的定点算法,提出了有噪声时的改进定点ICA算法.2、对于非线性盲源分离,ICAH.H.Yang[27]用一个两层的感知器结构来逼近非线性函数逆,从信息论的角度提出了两个非线性盲源分离算法:非线性最大熵算法(ME)和非线性最小互信息算法(MMI).MMI算法的一个问题是利用了Gram-Charliar展开式来估计边缘熵,而Gram-Charliar展开对强非线性函数估计较差.针对这一缺点,研究人员用一个多层神经网络结构对得分函数(scorefunction)进行直接估计,提出了一种改进的最小化互信息算法(EMMI),实验结果证明了改进算法的正确性.3、研究人员尝试用多通道盲反卷积算法分离实际的多径混合语音信号.4、总结了多通道盲反卷积算法,研究了时空去相关算法,并对无导复合型的时空去相关算法1和前馈型的时空去相关算法2进行了仿真,对于人工合成的调制信号,两种算法都很有效.
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