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For blind source separation of convolutive mixtures, FDICA(Frequency Domain Independent Component Analysis) algorithms are generally used. Since FDICA algorithm such as Sawada FDICA, IVA(Independent Vector Analysis) works on the frequency bin basis with a natural gradient descent method, it takes much time to converge. In this paper, we propose a new method to improve convergence speed in FDICA algorithm. The proposed method reduces the number of iteration drastically in the process of natural gradient descent method by applying a weighted inner product constraint of unmixing matrix. Experimental results have shown that the proposed method achieved large improvement of convergence speed without degrading the separation performance of the baseline algorithms.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. FDICA 혼합모델 및 분리 알고리즘
3. FDICA 알고리즘의 아다마르 곱 형식 및 분리행렬의 가중 내적 제한조건 적용
4. 실험 및 검토
4. 결론
참고문헌
참고문헌 (18)
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[학술지(정기간행물)] - P. Comon / 1994 / Independent component analysis, a new concept? / Signal Processing 36 : 287 ~ 314
[단행본] - A. Hyvärinen / 2001 / Independent component analysis / John Wiley & Sons
[단행본] - A. Cichocki. / 2003 / Adaptive Blind Signal and Image Processing (Learning Algorithms and Applications) / John Wiley
[학술지(정기간행물)] - A. J. Bell. / 1995 / An information –maximization approach to blind separation and blind deconvolution / Neural Computation 7 : 1129 ~ 1159
[학술지(정기간행물)] - S.-i. Amari / 1996 / A new learning algorithm for blind signal separation / Advances in neural information processing systems : 757 ~ 763
[단행본] - A. Hyvärinen / 2001 / Independent component analysis / John Wiley & Sons
[단행본] - A. Cichocki. / 2003 / Adaptive Blind Signal and Image Processing (Learning Algorithms and Applications) / John Wiley
[학술지(정기간행물)] - A. J. Bell. / 1995 / An information –maximization approach to blind separation and blind deconvolution / Neural Computation 7 : 1129 ~ 1159
[학술지(정기간행물)] - S.-i. Amari / 1996 / A new learning algorithm for blind signal separation / Advances in neural information processing systems : 757 ~ 763
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