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基于独立成分分析的强背景噪声去噪方法  
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【英文篇名】 De-noising in Intensive Noises Based on Independent Component Analysis(ICA)
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【作者】 孔薇; 杨杰; 周越;
【英文作者】 KONG Wei; YANG Jie; ZHOU Yue (Inst. of Image Processing & Pattern Recognition; Shanghai Jiaotong Univ.; Shanghai 200030; China);
【作者单位】 上海交通大学图像处理与模式识别研究所; 上海交通大学图像处理与模式识别研究所 上海200030; 上海200030;
【文献出处】 上海交通大学学报 , Journal of Shanghai Jiaotong University, 编辑部邮箱 2004年 12期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 声信号; 特征提取; 独立成分分析; 信息最大化; 稀疏编码; 去噪;
【英文关键词】 acoustic signal; feature extraction; independent component analysis (ICA); infomax; sparse coding; de-noising;
【摘要】 由于许多传统的去噪方法在强背景噪声情况下提取声音信号的能力变弱甚至失效,提出应用独立成分分析(ICA)方法对声音信号进行特征提取,并证明了这种ICA变换能增强语音和音乐信号的超高斯性.在此基础上,应用ICA基函数作为滤波器,通过阈值化的去噪方法对含有强高斯背景噪声的声音信号进行去噪仿真实验.结果表明,本方法明显优于传统的均值滤波和小波去噪方法,为强背景噪声下弱信号的检测提供了新的途径.
【英文摘要】 As many traditional de-noising methods fail in the intensive noises environment, a method based on independent component analysis(ICA) feature extraction was applied for acoustic signals. It is proved that the ICA transform can improve the sup-Gaussian property of speech and music signals.Using the ICA basis functions as filters, a de-noising technique of threshold from intensive noises was proposed. The de-nosing experiments of acoustic signals with intensive Gaussian noise were compared with the mean and ...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(30170274); 国防科技重点实验室基金资助项目(51444100304JW0301)
【更新日期】 2005-08-19
【分类号】 TN912.3
【正文快照】   目前大多数声音信号的特征提取方法均是基于相关性分析,故提取的信号特征均局限于二阶统计特性,其只能反映信号的幅值谱特征而忽视了信号的相位谱特征,然而声音信号的大量有用特征往往存在于这些高阶统计特性之中[1~3].针对这一缺陷,本文提出应用独立成分分析(ICA)方法提?

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