面向卷积混叠环境下的盲源分离新方法

摘要：

卷积混叠环境下的盲源分离(Blind source separation,BSS)是一个极具挑战性和实际意义的问题.本文在独立分量分析框架下,建立非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization,NMF)模型,设计新的优化目标函数,通过严格的数学理论推导,得到新的模型参数更新规则;并对解混叠矩阵进行标准化处理,避免幅度歧义性问题;在源信号的重构阶段,通过实时更新非负矩阵分解模型参数,避免源信号的排序歧义性问题.实验结果验证了所提算法在分离中英文语音混叠信号、音乐混叠信号时的有效性和优越性.

关键词：盲源分离、卷积混叠、独立分量分析、非负矩阵分解

所属期刊栏目：49

分类号：TP391;P747;TN911.7

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1062-1072