知情 FastICA：半盲最小方差无失真波束赋形器
信号处理
2024-07-15 v1 声音
音频与语音处理
摘要
非高斯性基于的独立矢量提取导致著名的单单元 FastICA/FastIVA 算法，当在正交约束下使用近似牛顿-拉弗森算法优化似然函数时。本文将约束替换为最小方差无失真波束赋形器 (MVDR) 的解析形式，从而获得 FastICA/FastIVA 的半盲变体。此处提供的侧信息是由加权协方差矩阵取代噪声协方差矩阵，协方差矩阵的估计是神经波束赋形器的一个常见目标。该算法因此提供了模型基盲提取与学习基盲提取之间的直观联系。算法在仿真测试和说话人 ID 指导下的说话人提取中表现良好，显示出快速收敛和有前景的性能。
引用
@article{arxiv.2407.09259,
title = {Informed FastICA: Semi-Blind Minimum Variance Distortionless Beamformer},
author = {Zbyněk Koldovský and Jiří Málek and Jaroslav Čmejla and Stephen O'Regan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.09259},
year = {2024}
}
备注
accepted for IWAENC 2024