【摘 要】
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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
【机 构】
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深圳大学信息工程学院,深圳 518060
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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。
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