作者：王光艳; 张艳; 李玥玲; 马肖蓉稀疏分量分析语音分离最大后验概率估计语音信号应用水下独立分量分析最大似然估计
摘要：引言:盲语音分离模拟人耳的“鸡尾酒会”效应,仅根据观测信号,便可提取或分离出目标语音信号。独立分量分析(ICA)已成为盲语音分离的主要分析方法,但ICA方法要求观测信号个数多于或等于源信号个数。事实上,观测信号个数少于源信号个数的欠定情况更普遍。稀疏分量分析(Sparse Component Analysis,SCA)利用信号在时频域的稀疏性,可以较好地解决欠定盲源分离的问题。1998年,Lewicki等首先提出利用信号的稀疏性进行欠定盲源分离。Zibulevsky较早提出利用最大似然估计和最大后验概率估计出混合矩阵和源信号。2001年Bofill等首次采用“两步法”对只具有2路观测信号的欠定盲分离问题进行分析。2004年,Cichocki等利用文献中的算法进行了欠定源信号的恢复。
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