这是论文中提出的算法的实现VG Reju、SN Koh 和 IY Soon，“不确定的卷积盲源通过时频掩蔽进行分离，”IEEE Transactions on Audio, Speech 和语言处理，卷。 18，没有。 1，2010 年 1 月，第 101-116 页。
这里使用测量的房间脉冲响应混合信号以获得混合信号。 该算法可以很容易地扩展到更多数量的来源，包括确定的和未确定的情况。
2022-03-17 16:37:48
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针对语音卷积盲源分离频域法排列顺序不确定性问题，提出一种多频段能量排序算法。通过对混合信号的短时傅里叶变换（STFT），在频域上各个频点建立一个瞬时混合模型进行独立分量分析，之后结合能量相关排序法和波达方向（DOA）排序法解决排序不确定性问题，再利用分裂语谱方法解决幅度不确定性问题，进而得到每个频点正确的分离子信号，最后利用逆短时傅里叶（ISTFT）变换得到分离的源信号。仿真结果表明，与Murata的排序算法对比，改进的算法在信号偏差比、信道干扰比、系统误差比上都所提高。
2021-11-22 10:49:48
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