用于快速联合盲源分离与去混响的独立矢量提取
音频与语音处理
2021-04-23 v2 声音
信号处理
摘要
我们解决噪声混响环境中的盲源分离(BSS)问题，其中麦克风数大于感兴趣声源数，且其他噪声分量可近似为平稳高斯分布。传统的用于优化多输入多输出卷积波束形成器的BSS算法在较大时计算代价巨大。本文提出一种计算高效的方法，将加权预测误差(WPE)去混响方法与一种称为独立矢量提取(IVE)的快速BSS方法相集成，后者是为混响较轻环境开发的。我们证明，在给定各声源功率谱的条件下，通过利用平稳条件，新方法的优化问题可化简为IVE的优化问题，从而使优化易于处理且计算高效。语音信号分离实验表明，与集成WPE和独立矢量分析的传统方法相比，我们所提方法在保持分离性能的同时实现了快得多的收敛。
引用
@article{arxiv.2102.04696,
title = {Independent Vector Extraction for Fast Joint Blind Source Separation and Dereverberation},
author = {Rintaro Ikeshita and Tomohiro Nakatani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.04696},
year = {2021}
}
备注
Accepted to IEEE Signal Processing Letters