基于二阶统计量的语音信号时域卷积盲分离算法

摘要

该文针对语音信号卷积混迭模型,利用信号间近似不相关和短时平稳等二阶统计特性,根据盲分离固有的排列和尺度不定性,改进最小二乘拟合函数,将关于混迭矩阵的四次函数转化为3组待定参数的二次函数.提出优化该代价函数的非正交联合块对角化算法,分3个子步,每个子步求解一个最小二乘问题,交替估计3组待定参数,逼近代价函数最小点.与ZJBD等同类方法相比,该方法具有计算复杂度低,估计精度高且对初始参数选择不敏感等特点,可直接在时域实现语音卷积盲分离.