【摘 要】
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提出一种基于时频分析的卷积混合盲分离算法。由于信号源与各传感器的距离不同，在传播的过程中会产生不同的幅度衰减和时间延迟。该算法用短时傅里叶变换对语音信号进行时频分
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
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提出一种基于时频分析的卷积混合盲分离算法。由于信号源与各传感器的距离不同，在传播的过程中会产生不同的幅度衰减和时间延迟。该算法用短时傅里叶变换对语音信号进行时频分析，将其中一个传感器信号作为参考信号，构造了源信号的幅度衰减向量和时间延迟向量。根据语音信号的时频域稀疏性，以这两个向量为特征，在时频域上对传感器信号进行聚类，再通过估计参考信号混合系数来获得源信号时频域表示，进一步得到源信号。该方法可以用于源信号数目大于传感器信号数目的情况。仿真实验证明，算法可以完成欠定情况下卷积混合信号的盲分离，分离结果令人
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