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適応的なロバストSuper-Exponential法を用いた瞬時混合ブラインド音源分離

机译:使用自适应鲁棒超排他方法的瞬时混合盲源分离

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摘要

ブラインド音源分離の分野で,“Super-Exponential”法(SEM)と呼ばれるアルゴリズムが存在する.これまでに,SEMを用いたブラインド分離アルゴリズムは提案されているが,従来のSEMでは,二次の統計量と高次の統計量を用いているためガウス雑音に対して敏感であるという欠点がある.この欠点を補うために高次の統計量のみを用いたロバストSEM(RSEM)が提案された.そこで本論文では,RSEMを適応的に実装する手法(ARSEM)を提案し,それらの性能を従来の高次統計量を用いる手法とシミュレーション実験で比較することにより,ARSEMの有効性を示す.
机译:在盲声源分离领域,“超指数” 已经提出了使用SEM的盲分离算法,但传统的SEM使用二次和高阶统计量,因此对高斯噪声敏感。通过使用高阶统计和仿真实验将ARSEM的性能与传统方法进行比较,证明了ARSEM的有效性。

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