【摘 要】
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为降低块稀疏最小均方算法(BS-NLMS)在系统辨识中的计算复杂度,在分析了声学回波消除等块稀疏系统的基础上,提出了一种利用语音活动检测方法来提高计算复杂度的新算法.该算法首先利用基于高阶统计量的语音活动检测法区分有无语音段,然后采用最小欧式距离范数作为更新标准,从而克服了传统抽头系数在每次迭代时需要全部更新而导致的计算复杂度的问题.文中给出了算法的计算复杂度分析,系统辨识的仿真结果表明本方法与传
【机 构】
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遵义师范学院信息工程学院 贵州遵义563006
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为降低块稀疏最小均方算法(BS-NLMS)在系统辨识中的计算复杂度,在分析了声学回波消除等块稀疏系统的基础上,提出了一种利用语音活动检测方法来提高计算复杂度的新算法.该算法首先利用基于高阶统计量的语音活动检测法区分有无语音段,然后采用最小欧式距离范数作为更新标准,从而克服了传统抽头系数在每次迭代时需要全部更新而导致的计算复杂度的问题.文中给出了算法的计算复杂度分析,系统辨识的仿真结果表明本方法与传统块稀疏最小均方算法相比有更小的计算复杂度.
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