作者:杨志智,唐显锭,蔡瑾,冯辉 单位:信号处理学会;微弱信号检测学会;南京航空航天大学 出版:《数据采集与处理》2012年第06期 页数:7页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFSJCJ2012060120 DOC编号:DOCSJCJ2012060129 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《实用语音传感器》PDF+DOC1992年第04期 赵力,赵鹤鸣 《基于时延估计波束形成预处理的实时语音盲信号分离研究》PDF+DOC2006年第01期 吴景田,何培宇,邓方,徐自励,潘帆 《近场声源定位算法研究》PDF+DOC2011年第05期 于向丽,吕成国 《声源定位分离技术在机器人领域的应用》PDF+DOC2010年第01期 李从清,孙立新,戴士杰,武方 《一个用于卷积混合模型的时频分析盲分离算法》PDF+DOC2009年第01期 王卫华,黄凤岗 《将盲信号分离用于多传感器信息融合》PDF+DOC2009年第09期 王汉坤,高桂清,梅振兴 《基于欧氏距离的分布式网格定位估计方法》PDF+DOC2009年第03期 吴成东,贾子熙,张云洲,黄月 《基于自然梯度的盲分离算法混合气体分析》PDF+DOC2008年第07期 虞闯,王坤 《等变自适应盲信号分离方法的研究》PDF+DOC2005年第01期 解静,李艳斌,陈卫东 《一种水下无线传感器网络数据的盲分离算法》PDF+DOC2013年第10期 盛堰,周飞,李鉴鸿,葛进波,欧阳亚,冯久超
  • 传感器网络节点以OMAP3530处理器为核心,各主节点独立运行语音信号盲分离算法,通过节点间的自主协作和数据融合,分离出会场说话人的语音信号。语音分离算法为实时在线算法,利用声源信号间的相互独立性,在频域对混合信号进行分离。整个系统充分利用ARM核和DSP核的强大处理能力及传感器网络系统优势,经过合理的程序优化,有效地实现了多说话人场景下的语音分离。

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