一种基于自注意力机制的欠定盲信号提取算法

摘要

自鸡尾酒会问题提出以来,欠定盲信号提取一直都是研究的热点和难点.应用较多的非负矩阵分解算法只能处理能以NMF建模的源信号.因此,利用深度网络替代NMF模型,将扩展多通道变分自动编码器与引入注意力的基于X-vector的目标信号判别模块结合,提出了一种欠定盲信号提取算法.使用VoxCeleb1数据集,通过RIR-Generate生成混合信号,利用BSS Eval工具对算法仿真结果进行分析评价.仿真结果表明,与基于MNMF的算法相比,提出的算法在欠定盲信号提取质量方面提升了2 dB,提取准确率提升了1％.