多模态指数修正高斯振子

声学建模服务于去噪、数据重建、基于模型的测试与分类等音频处理任务。先前工作对波包络的信号参数化要么采用多个高斯分布，要么采用单条非对称高斯曲线，二者均不足以充分表示叠加回声。本研究提出一种三阶段多模态指数修正高斯（MEMG）模型，带可选振荡项，将捕获的回声视为时域中单变量概率分布的叠加。据此，受伪影影响的合成超声信号可被完全恢复，并有定量评估佐证。我们开展真实数据实验，以展示所获取特征在不同时刻检测物体反射的分类能力。代码见 https://github.com/hahnec/multimodal_emg。