基于频域 TRINICON 与多源活动检测的稀疏混合信号盲源分离方法
音频与语音处理
2018-02-27 v1 声音
摘要
TRINICON（'Triple-N ICA for convolutive mixtures'）框架是一种有效的盲信号分离（BSS）方法，用于从卷积混合中分离声源。它充分利用源信号的非白、非平稳和非高斯特性，并可在时域或频域实现，从而避免臭名昭著的排列内部问题。当源持续混合时，它通常具有最佳性能。本文研究了针对稀疏混合信号的离线双通道频域 TRINICON 实现，并提出一种多源活动检测来定位各源的活动时段，据此对滤波器更新策略进行正则化以提升分离性能。采用 BSSEVAL 工具包提供的客观度量来评估所提方案的性能。
引用
@article{arxiv.1802.09005,
title = {Frequency domain TRINICON-based blind source separation method with multi-source activity detection for sparsely mixed signals},
author = {Zelin Wang and Jing Lu and Kai chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.09005},
year = {2018}
}
备注
This article has been submitted to 2018 IEEE Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop (SAM)