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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一种基于卡尔曼机制的自适应子带前向盲源分离方法
申请号:CN202410963687
申请日期:2024-07-17
公开号:CN118800270A
公开日期:2024-10-18
类型:发明专利
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。
技术关键词
语音活动检测方法 滤波器 信号 复杂度 稳态误差 功率 机制 执行算法 偏差 参数 噪声 元素 麦克风 矩阵 定义
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