【摘 要】
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强混响环境下语音信号的频域盲分离问题是盲源分离领域的一个难点,主要是因为混合系统的脉冲响应时间过长,甚至超过信号的非平稳时间,导致算法性能下降。本文针对这个问题提
【机 构】
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西北工业大学航海学院,温州大学瓯江学院
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强混响环境下语音信号的频域盲分离问题是盲源分离领域的一个难点,主要是因为混合系统的脉冲响应时间过长,甚至超过信号的非平稳时间,导致算法性能下降。本文针对这个问题提出了一种解决方法,在用一个短时傅立叶变换将时域卷积混合信号转化为频域后,再在时频域的不同帧间使用另一个短时傅立叶变换,将信号变换到调制谱域。时域上由较长的脉冲响应得到的卷积混合就被转化为调制谱域上的瞬时混合形式,而瞬时混合情形则采用独立向量分析（IVA）算法来避免排序模糊性问题。计算机仿真实验证实了该算法在强混响环境下优于传统频域盲分离算法。
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