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提出了一种基于自然梯度的语音盲分离改进算法。该算法首先使用奇异值分解（SVD）的方法对观测信号进行预白化处理，而后使用自然梯度算法对预白化处理后的观测信号进行分离。通过计算机模拟试验，结果显示该算法能够有效地分离随机混合的自然语音信号。
一种新的用于语音分离的盲源分离算法
【摘 要】
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提出了一种基于自然梯度的语音盲分离改进算法。该算法首先使用奇异值分解（SVD）的方法对观测信号进行预白化处理，而后使用自然梯度算法对预白化处理后的观测信号进行分离。通过
【机 构】
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太原理工大学信息工程学院,太原理工大学计算机与软件学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2007年30期
【基金项目】
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国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60472094）,山西省高校科技开发项目（No.197-12909083）.
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