基于二阶统计量的语音信号时域卷积盲分离算法.

资 源 简 介

摘 要：该文针对语音信号卷积混迭模型，利用信号间近似不相关和短时平稳等二阶统计特性，根据盲分离固有的

排列和尺度不定性，改进最小二乘拟合函数，将关于混迭矩阵的四次函数转化为3 组待定参数的二次函数。提出优

化该代价函数的非正交联合块对角化算法，分3 个子步，每个子步求解一个最小二乘问题，交替估计3 组待定参数，

逼近代价函数最小点。与ZJBD 等同类方法相比，该方法具有计算复杂度低，估计精度高且对初始参数选择不敏

感等特点，可直接在时域实现语音卷积盲分离。

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