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首页> 外文期刊>Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on >Single-Channel Blind Separation Using Pseudo-Stereo Mixture and Complex 2-D Histogram
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Single-Channel Blind Separation Using Pseudo-Stereo Mixture and Complex 2-D Histogram

机译：使用伪立体声混合和复杂二维直方图的单通道盲分离

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A novel single-channel blind source separation (SCBSS) algorithm is presented. The proposed algorithm yields at least three benefits of the SCBSS solution: 1) resemblance of a stereo signal concept given by one microphone; 2) independent of initialization and a priori knowledge of the sources; and 3) it does not require iterative optimization. The separation process consists of two steps: 1) estimation of source characteristics, where the source signals are modeled by the autoregressive process and 2) construction of masks using only the single-channel mixture. A new pseudo-stereo mixture is formulated by weighting and time-shifting the original single-channel mixture. This creates an artificial mixing system whose parameters will be estimated through our proposed weighted complex 2-D histogram. In this paper, we derive the separability of the proposed mixture model. Conditions required for unique mask construction based on maximum likelihood are also identified. Finally, experimental testing on both synthetic and real-audio sources is conducted to verify that the proposed algorithm yields superior performance and is computationally very fast compared with existing methods.
机译：提出了一种新颖的单通道盲源分离算法。所提出的算法至少产生了SCBSS解决方案的三个好处：1）类似于一个麦克风给出的立体声信号概念； 2）独立于源的初始化和先验知识； 3）不需要迭代优化。分离过程包括两个步骤：1）源特性的估计，其中源信号通过自回归过程建模，以及2）仅使用单通道混合来构造掩模。通过对原始单通道混合物进行加权和时移，可以配制出一种新的拟立体声混合物。这将创建一个人工混合系统，其参数将通过我们提出的加权复杂二维直方图进行估算。在本文中，我们推导了所提出的混合模型的可分离性。还确定了基于最大似然性进行唯一蒙版构造所需的条件。最后，在合成和真实音频源上进行了实验测试，以验证所提出的算法具有优越的性能，并且与现有方法相比，计算速度非常快。

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