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摘要翻译：
研究了一种基于频域统计信息更新和时域去密滤波器支持度最小化的卷积混音动态盲源分离算法。通过对多个时滞的互相关系数进行$l^1乘l^infty$范数的优化，解决了相邻时帧中信号分离和级联的置换和缩放不确定性。该算法是一种无需迭代的直接方法，并且对环境适应性强。对语音和音乐信号的记录和合成混合的计算显示出优异的性能。
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英文标题：
《A Dynamic Algorithm for Blind Separation of Convolutive Sound Mixtures》
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作者：
Jie Liu, Jack Xin, Yingyong Qi
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最新提交年份：
2007
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分类信息：
一级分类：Mathematics 数学
二级分类：Statistics Theory 统计理论
分类描述：Applied, computational and theoretical statistics: e.g. statistical inference, regression, time series, multivariate analysis, data analysis, Markov chain Monte Carlo, design of experiments, case studies
应用统计、计算统计和理论统计：例如统计推断、回归、时间序列、多元分析、数据分析、马尔可夫链蒙特卡罗、实验设计、案例研究
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一级分类：Mathematics 数学
二级分类：Numerical Analysis 数值分析
分类描述：Numerical algorithms for problems in analysis and algebra, scientific computation
分析和代数问题的数值算法，科学计算
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一级分类：Statistics 统计学
二级分类：Computation 计算
分类描述：Algorithms, Simulation, Visualization
算法、模拟、可视化
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一级分类：Statistics 统计学
二级分类：Statistics Theory 统计理论
分类描述：stat.TH is an alias for math.ST. Asymptotics, Bayesian Inference, Decision Theory, Estimation, Foundations, Inference, Testing.
Stat.Th是Math.St的别名。渐近，贝叶斯推论，决策理论，估计，基础，推论，检验。
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英文摘要：
We study an efficient dynamic blind source separation algorithm of convolutive sound mixtures based on updating statistical information in the frequency domain, andminimizing the support of time domain demixing filters by a weighted least square method. The permutation and scaling indeterminacies of separation, and concatenations of signals in adjacent time frames are resolved with optimization of $l^1 \times l^\infty$ norm on cross-correlation coefficients at multiple time lags. The algorithm is a direct method without iterations, and is adaptive to the environment. Computations on recorded and synthetic mixtures of speech and music signals show excellent performance.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/704.1361
京公网安备 11010802022788号
