【24h】

Blind Source Separation of Speech and Acoustic Signal for Moving Audio Sources

机译:用于移动音频源的语音和声音信号的盲源分离

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摘要

We execute ICA of different type to an artificial mixed audiornsignals and also to audio signals in real environment.rnThe time-domain ICA uses the second order cross-correlationrnwith non-stationary assumption. For the frequency-domain ICA,rnwe use infomax criterion generalized to the complex domainrnand Kullback-Leibler information.rnFor our artificial data from [6], every our method makesrnsatisfactory separation as preliminary trials.rnOn the other hand, our experiments in the real environment dornnot show enough separation between two original sources, inrnorder to seek the reason for which is our next problem.
机译:我们对人工混合的音频信号以及真实环境中的音频信号执行不同类型的ICA。时域ICA使用具有非平稳假设的二阶互相关。对于频域ICA,我们使用归纳为复杂域和Kullback-Leibler信息的infomax准则。对于我们从[6]中获得的人工数据,我们的每种方法都将令人满意的分离作为初步试验。rn另一方面,我们在真实环境中进行的实验不要在两个原始来源之间显示足够的分隔,以寻找原因是我们的下一个问题。

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