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      如何使用精確估計滿秩空間相關(guān)矩陣實現(xiàn)MNMF穩(wěn)定初始化的方法

      2020-10-16 | pdf | 0.46 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　多通道非負(fù)矩陣分解（MNMF）是最有效的盲源分離技術(shù)之一。提出了一種通過精確估計滿秩空間相關(guān)矩陣的MNMF穩(wěn)定初始化方法。替代初始化可以是作為引導(dǎo)向量的外積而獲得的秩1空間相關(guān)矩陣，其是對應(yīng)于空間相關(guān)矩陣的最大特征值的特征向量。本文比較了全秩和秩1初始化類型。另一方面，獨(dú)立低秩矩陣分析（ILRMA）通過使用秩1分解矩陣代替空間相關(guān)矩陣來加速矩陣分解。上述初始化方法可應(yīng)用于ILRMA。ILRMA的缺點(diǎn)是過度確定的情況，在這種情況下，觀測的數(shù)量大于震源的數(shù)量。在這種情況下，ILRMA需要進(jìn)行特殊處理，以使觀測數(shù)與震源數(shù)相匹配，而MNMF可以自然地處理這種情況。在含噪語音識別任務(wù)上的實驗表明，所提出的初始化方法對MNMF和ILRMA都是有效的。對于確診病例，ILRMA優(yōu)于MNMF，但對于過度確定的病例，即使采用特殊治療，ILRMA也不如MNMF。索引項盲源分離

      矩陣 語音識別
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