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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明设计一种基于卡尔曼机制的自适应子带前向盲源分离方法。该方法包括：插入无延迟多采样多带结构的子带前向盲源分离算法，以避免传统子带算法在计算估计语音信号时的延迟；开发最优无延迟多采样多带结构的子带前向盲源分离算法，通过最小化无延迟多采样多带结构的子带前向盲源分离算法相对于子带增益向量的均方偏差，实现快速收敛和低稳态误差；提供一种向量化实现的最优无延迟多采样多带结构的子带前向盲源分离算法，有效降低计算复杂度；发展两种不依赖于语音源信号先验知识的语音活动检测方法，以控制两个自适应滤波器的交替更新。
主权项：1.一种基于卡尔曼机制的自适应子带前向盲源分离方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：插入无延迟多采样多带结构的子带前向盲源分离算法，以避免传统子带算法在计算估计语音信号时的延迟；S2：开发最优无延迟多采样多带结构的子带前向盲源分离算法，通过最小化无延迟多采样多带结构的子带前向盲源分离算法相对于子带增益向量的均方偏差，实现快速收敛和低稳态误差；S3：提供一种向量化实现的最优无延迟多采样多带结构的子带前向盲源分离算法，将计算复杂度从ΟL2降低到ΟL，其中L是自适应滤波器的长度，Ο·为计算复杂度的大O表示法；S4：发展两种不依赖于语音源信号先验知识的语音活动检测方法，以控制两个自适应滤波器的交替更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 一种基于卡尔曼机制的自适应子带前向盲源分离方法
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