基于自适应互信息极小化算法的混合语音信号分离

针对混合语音信号的盲分离问题,基于自适应的互信息极小化算法是一个非常良好的解决办法,本文深入研究了该算法,并且为了加快算法的收敛速度,对该算法进行了改进,文章最后给出的实验结果表明,改进后的算法在分离语音信号和收敛速度上,都是非常有效的.     

基于独立分量分析的瞬时混合语音信号盲分离算法研究

近些年,信号处理在理论与方法方面发展速度很快,独立分量分析技术已成了信号处理领域内重要的组成部分。讨论了线性瞬时混合情况下,语音信号盲分离的算法,阐述了算法的原理,并进行了实验仿真,以此来证明算法的有效性。     

基于高斯混合密度函数估计的语音分离

基于最大熵法(MaximumEntropy,ME)、最小互信息量法(MinimumMutualInformation,MMI)和最大似然法(MaximumLikelihood,ML)是解决盲信号分离问题的常用算法,分析了ME、MMI以及ML算法之间的关系.基于高斯混合模式(GaussianMixtureModel,GMM)概率密度函数估计,提出了一种采用反馈结构的扩展最大熵语音分离算法.与传统ME的计算机模拟实验结果比较得知,新算法具有更好的收敛性能和语音分离效果     

关于噪声环境中语音信号盲分离的研究

研究了在噪声环境中进行语音信号盲分离的问题。为了解决由于噪声导致解混合系统性能发生严重恶化的问题，在不增加传感器数目的前提下，利用语音源信号的短时平稳特性和噪声信号的长时间平稳特性，给出差分方法可以抵消噪声信号的影响，使得解混合系统的权仍能够收敛。输入真实语音，通过计算机仿真验证了该算法的有效性。     

自适应高斯混合模型语音增强方法

语音增强是解决噪声污染的有效方法,它的首要目标是在接收端尽可能从带噪语音中恢复纯净的语音信号．针对噪声环境下的语音增强问题,提出了一种语音增强新方法．该方法利用小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内的相关性,将小波系数的概率分布建模为一种自适应高斯混合模型,在贝叶斯框架中采用这种概率模型可以得到一种具有空间自适应性的贝叶斯萎缩函数．利用这种萎缩函数可以实现对小波系数的修正．仿真实验表明,该算法对于噪声有较好的抑制作用,该算法在主观和客观测试中都具有良好的语音增强效果,可以在语音识别、语音编码中获得应用．     

基于小波概率密度函数估计的盲信号分离算法

利用概率密度函数的非线性小波估计方法,对混合信号的概率密度函数及其导数进行估计,由此估计信号的评价函数,从而给出了一种盲信号分离算法.该方法简单,可直接应用于所有以非线性函数代替评价函数的盲信号分离算法.计算机仿真结果表明了算法的有效性.     

基于自适应极大熵算法的混合语音信号分离

关于混合语音信号的盲分离问题,基于自适应的极大熵算法是一个非常良好的解决办法,本文深入研究了该算法并且针对实践应用中的一些问题.对该算法进行了改进.文章最后给出的实验结果表明,改进后的算法在盲分离语音信号和提高算法效率上,都是非常有效的.     

基于FIR神经网络的非线性盲信号分离

针对实验环境中可能出现的非线性卷积混合盲信号分离问题,在反馈结构最大似然盲信号分离算法的基础上,利用混合高斯模式概率密度函数估计方法,提出了一种采用有限冲激响应神经网络的非线性盲分离算法,并推导了新算法的权向量迭代公式．通过与其他盲信号分离算法的计算机模拟实验结果比较,新算法能更有效地进行非线性函数逼近,得到更小的输出均方误差,达到较好的非线性盲信号分离效果．     

混合序列密度函数核估计的相合性

设{X_n,n≥1}是一随机变量序列,f(x)为其概率密度函数,基于样本X_1,X_2,…,X_n,对密度函数f(x)的核估计进行讨论,在适当条件下,利用Borel-Cantelli引理、矩不等式等证明了ρ-混合和φ混合序列核密度估计的强相合性、r阶相合性.     

基于后级滤波处理的频域语音盲信号分离

针对现有盲信号分离算法在真实环境下性能会降低的局限性,提出了一种将频域盲信号分离算法与后级滤波处理相结合的方法.在后级滤波处理阶段用自适应对消算法来去除分离信号中的残留干扰分量,根据语音信号的能量随频点分布起伏较大的特点,后级滤波算法引入了变步长的频域泄漏LMS(leaky LMS)算法.仿真实验表明,作者提出的方法使得分离效果有明显改善,而且比已提出的后级滤波处理方法效果要好.     

基于统计估计的盲信号分离算法

最大熵法（ＭａｘｉｍｕｍＥｎｔｒｏｐｙ,ＭＥ）和最小互信息量法（ＭｉｎｉｍｕｍＭｕｔｕａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ,ＭＭＩ）是两种目前最常用的盲信号分离算法．在分析ＭＥ与ＭＭＩ算法的基础上,提出了一种利用反馈结构的输出信号概率密度函数（ｐｄｆ）估计的增强ＭＥ算法．与传统ＭＥ算法相比较,新算法无需给出传统ＭＥ算法中神经元非线性函数的具体表达形式,而是直接利用输出信号ｐｄｆ估计来推导算法的迭代核,进行算法自适应．分析了应用几种不同ｐｄｆ估计方法的新算法迭代公式．通过计算机模拟表明,新算法比传统ＭＥ算法对于解决卷积混合输入的盲信号分离问题时,具有更好的算法性能．     

基于高斯混合模型的无线传感器网络定位算法

针对距离误差对定位结果的影响,提出一种基于高斯混合模型的无线传感器网络定位算法.该算法将高斯混合模型方法引入到无线传感器网络的定位问题中,通过高斯混合模型分析找出误差较大的距离信息并将其剔除,对剩余距离信息使用三边测量定位法进行定位求解,同时结合加权定位算法进行位置估计.仿真实验结果表明,改进算法能提高定位精度,且定位结果更稳定.     

一种新的高斯混合模型参数估计算法

该文提出了一种高斯混合模型（GMM）参数估计的改进算法．原始的特征向量先经Schmidt正交化消除各维间的相关性,再用数学形态学方法估计出各维概率分布中混合分量的真实个数,最后按真实的混合分量个数用EM算法对各维分别作标量GMM参数估计．该方法能缓解GMM传统参数估计算法引起的“不易扩展”的不便．实验结果表明,将其应用于说话人辨认,能在较大幅度提高训练速度的基础上相对传统GMM参数估计方法获得更高的识别率．     

基于自适应混合高斯模型的前景目标检测

在计算机视觉研究中,从视频序列中提取出前景目标是关键步骤之一。而混合高斯背景模型是前景目标检测的一种常用算法。针对传统混合高斯建模过程中分别对每个像素建立固定个数的高斯模型和相同的学习率这一缺陷,本文先对视频帧进行了分块处理,然后自适应的对每个像素块采取不同的高斯分布个数和学习率,并且在建模过程的不同时间段采用不同的学习率,最后对检测结果在空域上进行数学形态学的处理。实验结果表明,与传统检测方法相比,该方法能够更加准确和快速地检测出前景目标。     

扩展联合对角化算法及其在语音分离中的应用

用扩展联合对角化（JADE）算法对混合语音信号进行盲源分离,并对分离前后的语音信号的波形和频谱进行了分析比较．实验表明,JADE算法在混合语音信号的分离中是有效的．     

一种基于历史背景的混合高斯背景建模算法

针对背景场景重复显现问题,提出了一种基于历史背景的混合高斯模型(History Background-based GMM,HBGMM).相较于传统的混合高斯模型,该模型对历史背景模型进行标记,并通过判决匹配次数快速调整历史背景模型的学习率.同时对模型权重低于阈值下限历史模型和非历史模型进行区别处理,用该方法更新模型权重从而降低误检率,使历史模型尽量避免误删除.实验结果表明,本文提出的基于历史背景的混合高斯背景模型能够实现记忆背景的功能,从而更快地适应场景的变化,减少前景误判.     

基于匹配分布和混合高斯模型的车辆检测算法

为解决高斯混合模型GMM(Gaussian Mixture Model)在车辆检测中存在的车辆断裂等问题,提出了一种基于匹配度分布的混合高斯车辆检测算法.该算法采用c均值聚类法计算混合高斯模型初始值,得到初步的背景模型;匹配度分布的提出充分考虑了背景变化的时间性和空间性的特性;根据前几帧检测结果得到每个点的匹配度分布,对当前图片改变背景学习的规则,去除了干扰,适应了背景的变化.实验结果表明,该算法较传统的混合高斯检测方法检测率平均提高16％以上,使背景也更稳定和准确,克服了车辆检测的断裂以及光照突变等问题,提高了车辆区域检测的准确性.     

基于匹配分布和混合高斯模型的车辆检测算法

为解决高斯混合模型GMM（Gaussian Mixture Model）在车辆检测中存在的车辆断裂等问题, 提出了一种基于匹配度分布的混合高斯车辆检测算法。该算法采用c均值聚类法计算混合高斯模型初始值, 得到初步的背景模型; 匹配度分布的提出充分考虑了背景变化的时间性和空间性的特性; 根据前几帧检测结果得到每个点的匹配度分布, 对当前图片改变背景学习的规则, 去除了干扰, 适应了背景的变化。实验结果表明, 该算法较传统的混合高斯检测方法检测率平均提高16%以上, 使背景也更稳定和准确, 克服了车辆检测的断裂以及光照突变等问题, 提高了车辆区域检测的准确性。     

基于码本映射和GMM的语音带宽扩展

采用传统的高斯混合模型（Gaussian mixture model,GMM）进行语音带宽扩展时,会出现所估计的特征参数过平滑的问题,其主要原因是协方差估计不准确而导致扩展的高频特征细节信息的丢失,因此本文提出了码本映射（codebook mapping,CM）与高斯混合模型相结合的语音带宽扩展算法.提取高、低频特征参数,并训练高斯混合模型,基于高斯混合模型参数训练偏移矢量的码本;在扩展阶段,利用偏移矢量的码本将低频偏移矢量映射为高频偏移矢量,再将高频偏移矢量与高斯混合模型估计部分相加作为估计的高频特征参数.对利用该方法进行带宽扩展后的语音质量进行主观/客观评测.实验结果表明,相比传统的GMM语音带宽方法,CM-GMM合成的高频语音更接近原始高频语音,明显消除了高频过平滑现象.      

一种改进的最大熵方法在船舶辐射噪声盲分离中的应用

对于船舶辐射噪声信号的盲信号分离(BSS)问题，由于常用的最小互信息(MMI)方法需要估计输出信号的高阶累积量，这对于非高斯、非平稳的船舶辐射噪声来说信号估计的精度将会降低．为此，本文验证了最大熵(ME)方法在处理此类复杂信号时能作为最佳对比函数的条件，并在此基础上用高斯混合模型来估计信号的概率分布，提高了信号概率密度估计的精度；同时在算法的迭代过程中使用自然梯度下降法代替随机梯度下降法，提高了算法的收敛速度．通过对船舶辐射噪声信号的盲分离实验，证明了此分离算法是有效的．