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Determined Reverberant Blind Source separation of audio Mixing signals

Intelligent Automation & Soft Computing 2023年第6期36卷 3309-3323页

作者： Senquan Yang Fan Ding Jianjun Liu Pu Li Songxi Hu School of Intelligent Engineering Shaoguan UniversityShaoguan512026China Guangdong Provincial Key Laboratory of Technique and Equipment for Macromolecular Advanced Manufacturing South China University of Technology510641China

audio signal separation is an open and challenging issue in the classical“Cocktail Party Problem”.Especially in a reverberation environment,the separation of mixed signals is more difficult separated due to the influence of reverberation and *** solve the problem,we propose a determined reverberant blind source separation *** main innovation of the algorithm focuses on the estimation of the mixing matrix.A new cost function is built to obtain the accurate demixing matrix,which shows the gap between the prediction and the actual ***,the update rule of the demixing matrix is derived using Newton gradient descent *** identity matrix is employed as the initial demixing matrix for avoiding local optima *** the real-time iterative update of the demixing matrix,frequency-domain sources are ***,time-domain sources can be obtained using an inverse short-time Fourier ***-mental results based on a series of source separation of speech and music mixing signals demonstrate that the proposed algorithm achieves better separation performance than the state-of-the-art *** particular,it has much better superiority in the highly reverberant environment.

关键词： Determined mixtures reverberant environment audio signal separation cocktail party problem

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