论文研究-基于负熵最大化改进的语音音乐信号分离.pdf

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文件名称：论文研究-基于负熵最大化改进的语音音乐信号分离.pdf
文件大小：617KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-27 09:55:11
论文研究 负熵是一种重要的非高斯性度量方法，最大化负熵使随机变量的非高斯性达到最大，从而使输出的各分量之间相互独立。负熵最大化算法以负熵作为目标函数，牛顿迭代法作为优化算法，针对牛顿迭代法中对初始值选择敏感的问题，用牛顿下山法代替牛顿迭代法，通过改变下山因子，使目标函数呈下降趋势，降低算法对初始值的依赖性。实验结果表明，改进后的算法在不同初始值下均能较好地分离语音音乐混合信号，改善了初值敏感问题。