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独立分量分析在驾驶舱话音记录器背景信号分离中的应用被引量：2: 2010年; 飞机驾驶舱话音记录器(CVR)记录的舱音信号,通常是由语音、警告声、开关按钮声和背景噪声等混合而成的。目前对该类信号的分析和辨别主要是通过CVR译码专业设备下载后依靠人耳辨听,存在不易准确分辨出各种独立声音信号的缺点。应用基于独立分量分析(ICA)方法的快速ICA(FastICA)、自然梯度、JADE算法,以及扩展优化的COMBI等算法,对舱音混合信号进行分离,并对各种算法的分离效果进行比较。仿真结果表明,上述算法可以有效地将CVR混合信号中的独立声音信号分离出来,其中COMBI具有更为优越的分离效果。; 杨琳陈利平王芝刚; 关键词：驾驶舱话音记录器独立分量分析自然梯度算法

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陈利平