一种改进的基于EASI的语音分离算法

计算机工程与应用 ›› 2007, Vol. 43 ›› Issue (33): 214-216.

一种改进的基于EASI的语音分离算法

孟东霞,马建芬,乔永凤

1.太原理工大学理学院,太原 030024
2.太原理工大学计算机与软件学院,太原 030024

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-11-21 发布日期:2007-11-21
通讯作者: 孟东霞

Improved speech separation algorithm based on EASI

MENG Dong-xia,MA Jian-fen,QIAO Yong-feng

1.College of Sciences,Taiyuan University of Technology,Taiyuan 030024,China
2.Institute of Computer and Software,Taiyuan University of Technology,Taiyuan 030024,China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2007-11-21 Published:2007-11-21
Contact: MENG Dong-xia

摘要/Abstract

摘要： 独立分量分析是近年来发展起来的一门新的数字信号处理方法,因为不需要知道信号的先验信息而得到广泛应用。论文简单介绍了ICA的原理及EASI算法,并根据神经网络理论提出一种改进的EASI语音分离算法。

关键词: 语音分离, 独立分量分析, EASI算法, 神经网络

Abstract: Independent component analysis is a kind of widely used signal processing method developed in recent years because it does not need to obtain the prior knowledge of signals.In this paper we first have introduced the basic method of the ICA and EASI algorithm.Then we have provided an improved one used in speech separation based on neural network.

Key words: speech separation, independent component analysis, EASI algorithm, neural network

孟东霞,马建芬,乔永凤. 一种改进的基于EASI的语音分离算法[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(33): 214-216.

MENG Dong-xia,MA Jian-fen,QIAO Yong-feng. Improved speech separation algorithm based on EASI[J]. Computer Engineering and Applications, 2007, 43(33): 214-216.

[1]	许昊，张凯，田英杰，种法广，王子超. 深度神经网络图像描述综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 9-22.
[2]	冉蓉，徐兴华，邱少华，崔小鹏，欧阳斌. 基于深度卷积神经网络的裂纹检测方法综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 23-35.
[3]	牟清萍，张莹，张东波，王新杰，杨知桥. 目标丢失判别机制的视觉跟踪算法及应用研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 140-147.
[4]	包志强，邢瑜，吕少卿，黄琼丹. 改进YOLO V2的6D目标姿态估计算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 148-153.
[5]	王林，柴江云. 深度神经网络在多场景车辆属性识别中的研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 162-167.
[6]	赵志焱，杨华，胡志伟，宇海萍. 基于TACNN的玉露香梨叶虫害识别[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 176-181.
[7]	周伦钢，孙怡峰，王坤，吴疆，黄维贵，李炳龙. 目标多种多值属性的端端快速识别网络[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 182-190.
[8]	张成，戴俊峰，熊闻心. 融合LeNet-5改进的扫描文档手写日期识别[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 207-211.
[9]	麻哲旭，杨峰，乔旭. 铁路路基病害智能检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 272-278.
[10]	蒋斌，钟瑞，张秋闻，张焕龙. 采用深度学习方法的非正面表情识别综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 48-61.
[11]	李震霄，孙伟，刘明明，郑丽丽，陈劭颖. 交通监控场景中的车辆检测与跟踪算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 103-111.
[12]	张越，黄友锐，刘鹏坤. 引入注意力机制的多分辨率人体姿态估计研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 126-132.
[13]	李现国，冯欣欣，李建雄. 多尺度残差网络的单幅图像超分辨率重建[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(7): 215-221.
[14]	翟正利，李鹏辉，冯舒. 图对抗攻击研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(7): 14-21.
[15]	祝钧桃，姚光乐，张葛祥，李军，杨强，王胜，叶绍泽. 深度神经网络的小样本学习综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(7): 22-33.