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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>通信網(wǎng)絡(luò)>確定音頻源分離的獨立深度學(xué)習(xí)矩陣分析詳細資料說明

      確定音頻源分離的獨立深度學(xué)習(xí)矩陣分析詳細資料說明

      2020-04-02 | pdf | 4.30 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　提出了一種新的獨立深度學(xué)習(xí)矩陣分析（IDLMA）框架，將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）和基于獨立性的多通道音頻源分離技術(shù)相結(jié)合。IDLMA利用預(yù)訓(xùn)練DNN信源模型和信源間的統(tǒng)計獨立性進行分離，利用DNN對每個信源的時頻結(jié)構(gòu)進行迭代優(yōu)化，同時提高空間分頻濾波器的估計精度。作為源生成模型，我們引入了復(fù)雜的重尾分布以提高分離性能。此外，我們還討論了一種半監(jiān)督的情況，即在混合信號中只能為一個源準備一個單獨錄制的音頻數(shù)據(jù)集。為了解決有限數(shù)據(jù)問題，我們提出了一種適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)增強方法，使DNN源模型適應(yīng)于觀測信號，使IDLMA能夠在半監(jiān)督的情況下工作。在有監(jiān)督和半監(jiān)督兩種情況下，利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對音樂信號進行了實驗。結(jié)果表明，該方法在分離精度方面是有效的。索引項音頻源分離，獨立成分分析，深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，半監(jiān)督學(xué)習(xí)。

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