相位优化的K-SVD用于从欠定多通道稀疏混合信号中提取
摘要：在本文中，我们提出了一种新颖的稀疏表示方法，用于处理多通道声音混合物，即具有比麦克风更多的源信号。所提出的方法在复数傅里叶域中运作，从而保留了由相位差所传递的空间特性。我们推导出了K-SVD的一种推广形式，它同时估计了既捕捉了频谱又捕捉了空间特征的字典、稀疏激活矩阵以及一组信号示例中的所有瞬时源相位。然后可以使用该字典从新的输入混合物中提取出学到的信号。该方法应用于机器人听觉中具有挑战性的自身噪声降低问题。我们通过在真实房间中进行录音的实验证明了该方法相对于传统的基于字典的技术的优越性。
作者：Antoine Deleforge and Walter Kellermann
论文ID：1410.2430
分类：Sound
分类简称：cs.SD
提交时间：2014-10-10