时变卷积音频混合分离的变分EM算法
摘要：音频源的时变卷积混音分离问题处理方法研究：一种基于局部复高斯模型和非负矩阵分解的概率框架。将时变混音滤波器建模为连续时间随机过程。提出了一种变分期望最大化算法，采用卡尔曼平滑器估计时变混音矩阵，并同时估计源参数。然后，使用VEM算法提供的估计器构建Wiener滤波器来分离声源。实验结果显示，所提出的方法在模拟数据上优于现有基准方法的分段版本。
作者：Dionyssos Kounades-Bastian, Laurent Girin, Xavier Alameda-Pineda, Sharon Gannot and Radu Horaud
论文ID：1510.04595
分类：Sound
分类简称：cs.SD
提交时间：2016-08-29