采用非负矩阵分解的语音盲分离

摘要：

针对多通路语音信号的欠定卷积混合模型,提出一种基于非负矩阵分解(NMF)的语音盲分离方法.该方法使用高斯分量对源信号的短时傅里叶变换(STFT)进行表示,高斯分量由基于板仓-斋藤(Itakura-Saito(IS))散度的非负矩阵分解的因子所组成.使用极大期望值算法(EM)求解参数,并对信号进行重组.该方法被应用到双声道立体声信号的盲分离实验,实验结果表明了该方法的有效性.

关键词：语言盲分离、欠定卷积模型、语音盲分离、板仓-斋藤散度、极大期望值算法

所属期刊栏目：32

分类号：TN912

资助基金：湖南省自然科学基金项目08JJ5031

在线出版日期：2011-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：251-254