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基于NMF的语音和音乐信号半盲分离算法

Semi-blind Speech and Music Signal Separation based on Non-negative Matrix Factorization

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【作者】 蔡毅； 郑能恒； 李霞；

【Author】 Yi Cai, Nengheng Zheng, Xia Li College of Information Engineering, ShenZhen University, ShenZhen, China

【机构】 深圳大学信息工程学院；

【摘要】 语音和音乐信号的分离是基于内容的音频信号检索的关键技术。针对语音与音乐信号的频谱特性,本文提出基于音乐信号的先验知识的非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)算法。在传统的NMF分离算法基础上,通过对音乐信号的训练获得音乐的基本矩阵,并引入正交性、短时连续性、稀疏性限制条件,实现语音与音乐信号的有效分离。实验结果表明,相对于现有算法,本文所提算法可以获得较好的分离结果。

【Abstract】 This paper proposed an NMF-based semi-blind separation algorithm for separating speech and music components from their mixing signals. According to the spectral properties of the two signal components, a new cost function considering the orthogonality, continuity, and sparseness constraints was adopted for NMF separation. Experimental results showed the superiority of the proposed algorithm, in comparison with the existing methods.

【关键词】 非负矩阵分解； 信号分离； 语音； 音乐；
【Key words】 non-negative matrix factorization； signal separation； speech； music；
【基金】 中国自然科学基金(60901061,60902069);广东省自然科学基金(9151806001000025)
  • 【会议录名称】 第六届和谐人机环境联合学术会议（HHME2010)、第19届全国多媒体学术会议（NCMT2010）、第6届全国人机交互学术会议（CHCI2010）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2010）论文集
  • 【会议名称】第六届和谐人机环境联合学术会议（HHME2010)、第19届全国多媒体学术会议（NCMT2010）、第6届全国人机交互学术会议（CHCI2010）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2010）
  • 【会议时间】2010-10-24
  • 【会议地点】中国河南洛阳
  • 【分类号】TN912.3
  • 【主办单位】中国计算机学会多媒体技术专业委员会 、中国图象图形学学会多媒体专业委员会 、中国计算机学会普适计算专业委员会、ACM SIGCHI 中国分会、中国自动化学会
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