【摘 要】
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本文研究了基于非负矩阵分解(Nonnegative MatrixFactorization, NMF)的语音特征波形(CharacteristicWaveform, CW)分解方法,通过比较得出基于K-L散度的NMF方法优于基于欧氏
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院语音与音频信号处理研究室北京100022
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本文研究了基于非负矩阵分解(Nonnegative MatrixFactorization, NMF)的语音特征波形(CharacteristicWaveform, CW)分解方法,通过比较得出基于K-L散度的NMF方法优于基于欧氏距离的NMF方法和局部非负矩阵分解方法。文中将特征波形按照基音周期的统计分布分为6类,为了降低复杂度,本文提出了一种基矢量的Mel刻度分带初始化方法,并与K-L散度结合进行了CW的NMF分解,同时与FIR滤波和奇异值分解方法进行了比较。
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