基于高斯混合密度函数估计的语音分离

虞晓; 胡光锐

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基于最大熵法（ＭａｘｉｍｕｍＥｎｔｒｏｐｙ，ＭＥ）、最小互信息量法（ＭｉｎｉｍｕｍＭｕｔｕａｌＩｎｆｏｒｍａ－ｔｉｏｎ，ＭＭＩ）和最大似然法（ＭａｘｉｍｕｍＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄ，ＭＬ）是解决盲信号分离问题的常用算法，分析了ＭＥ、ＭＭＩ以及ＭＬ算法之间关系．基于高斯混合模式（ＧａｕｓｓｉａｎＭｉｘｔｕｒｅＭｏｄｅｌ，ＧＭＭ）概率密度函数估计，提出了一种采用反馈结构的扩展最大熵语音分离算法．与传统ＭＥ的计算机模拟实验结果比较得知，新算法具有更好的收敛性能和语音分离效果．

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来源
《上海交通大学学报》 |2000年第2期|177-180|共4页
作者
虞晓; 胡光锐;
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作者单位

上海交通大学电子工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类语音信号处理;
关键词
语音分离; 盲信号分离; 高斯混合模式; 密度函数;

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