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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(dú)立深度學(xué)習(xí)矩陣分析詳細(xì)資料說(shuō)明

      確定音頻源分離的獨(dú)立深度學(xué)習(xí)矩陣分析詳細(xì)資料說(shuō)明

      2020-04-02 | pdf | 4.30 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　提出了一種新的獨(dú)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(dú)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(jì)獨(dú)立性進(jìn)行分離，利用DNN對(duì)每個(gè)信源的時(shí)頻結(jié)構(gòu)進(jìn)行迭代優(yōu)化，同時(shí)提高空間分頻濾波器的估計(jì)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(hào)中只能為一個(gè)源準(zhǔn)備一個(gè)單獨(dú)錄制的音頻數(shù)據(jù)集。為了解決有限數(shù)據(jù)問(wèn)題，我們提出了一種適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)增強(qiáng)方法，使DNN源模型適應(yīng)于觀測(cè)信號(hào)，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(duì)音樂(lè)信號(hào)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，該方法在分離精度方面是有效的。索引項(xiàng)音頻源分離，獨(dú)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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