基于非负矩阵分解和向量相似测度的语音与音乐分离算法

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中文摘要：本文针对语音和音乐混叠信号提出一种基于非负矩阵分解(NMF)和向量相似性测度的半盲源分离算法。通过对纯音乐片断进行NMF获得音乐频谱在分解矢量空间的分布(即信号NMF后的基本矩阵)，并将其作为先验知识用于混叠信号NMF分量的分离。采用向量夹角余弦来测量混叠信号NMF分量与训练音乐NMF分量之间的相似性，并根据相似测度对NMF各分量进行语音/音乐属性判定。实验结果表明，相对于基于各类限制条件的NMF分离算法，本算法在信噪比、语音质量听觉评价等指标上都有较显著的改善。

作者：

郑能恒、蔡毅、李霞、Tan Lee

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作者单位：

深圳大学信息工程学院,深圳 518060

香港中文大学电子工程系, 香港沙田

关键词：

语音信号信号处理半盲源分离数理语言学

主办单位：

中国中文信息学会

中国声学学会

中国语音学会

会议名称：

第十一届全国人机语音通讯学术会议

会议时间：

2011-10-16

会议地点：

西安

会议母体文献：

第十一届全国人机语音通讯学术会议论文集

页码：

1-5

出版时间：

2011