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Audio-Visual Underdetermined Blind Source Separation Algorithm Based on Gaussian Potential Function

China Communications 2014年第6期11卷 71-80页

作者： ZHANG Ye CAO Kang WU Kangrui YU Tenglong ZHOU Nanrun Department of Electronic Information Engineering Nanchang University National Engineering Laboratory for Disaster Backup and Recovery Beijing University of Posts and Telecommunications

Most existing algorithms for the underdetermined blind source separation(UBSS) problem are two-stage algorithm, i.e., mixing parameters estimation and sources estimation. In the mixing parameters estimation, the previously proposed traditional clustering algorithms are sensitive to the initializations of the mixing parameters. To reduce the sensitiveness to the initialization, we propose a new algorithm for the UBSS problem based on anechoic speech mixtures by employing the visual information, i.e., the interaural time difference(ITD) and the interaural level difference(ILD), as the initializations of the mixing parameters. In our algorithm, the video signals are utilized to estimate the distances between microphones and sources, and then the estimations of the ITD and ILD can be obtained. With the sparsity assumption in the time-frequency domain, the Gaussian potential function algorithm is utilized to estimate the mixing parameters by using the ITDs and ILDs as the initializations of the mixing parameters. And the time-frequency masking is used to recover the sources by evaluating the various ITDs and ILDs. Experimental results demonstrate the competitive performance of the proposed algorithm compared with the baseline algorithms.

关键词： underdetermined blind sourceseparation interaural time difference interaural level difference visual information Gaussian potential function

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