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基于信息最大化方法的多通道语音信号盲分离的研究

廖海青  
【摘要】: 信号盲分离是信号处理技术中用于阵列处理及数据分析的一种新 兴技术,其目的是从观测到的混合信号中恢复出原信号。它广泛应用 于通讯、生物医学、图像处理、雷达等领域。 本文主要研究用信息最大化方法处理语音信号盲分离问题。信 息最大化方法将信息理论与神经网络相结合,根据“使网络中所传 递的信息量最大”,推导出一种无监督学习准则。它从信息论的角 度来分析盲分离问题,并针对语音信号的特点,将估计信道间的耦合 函数问题转化为使输出信号的互信息量最小或熵最大,从而采用基于 梯度搜索的算法求解。 本论文在介绍了信号盲分离的基本概念及一些通常的处理方法 之后,详细介绍了用信息论方法处理此问题的原理、推导过程以及计 算步骤,并将改进的算法应用于双通道语音信号的分离,使分离前后 的信噪比得到了比较明显的改善,取得了比较满意的结果。


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