【摘 要】
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该文主要分为两大部分:盲源分离和声场景分析,并对二者在应用的前提条件、特点和效果等方面进行了比较.在第一章,研究人员首先回顾盲源分离的基本概念和它的数学模型,讨论盲
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该文主要分为两大部分:盲源分离和声场景分析,并对二者在应用的前提条件、特点和效果等方面进行了比较.在第一章,研究人员首先回顾盲源分离的基本概念和它的数学模型,讨论盲源分离中的两个主要问题:分离信号幅度增益的不确定性和排列顺序的不确定性.在第二章,研究人员分别讨论了几种利用人工神经网络、高阶累积量和自适应等方法实现的盲源分离技术,并针对盲源分离中两个不确定性问题提出了改进方法,这些改进方法在连续语音信号的处理中表现良好.在第三章,研究人员介绍了声场景分析中所涉及的各种心理听觉现象,讨论了计算声场景分析(CASA)的实现方法,以及面临的困难.在第四章,研究人员对盲源分离和声场景分析进行了详细的比较,明确指出了二者的区别.
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