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适合于通信信号音源分离的联合对角化方法与仿真
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作者 黄喜 《科技传播》 2012年第7期194-194,193,共2页
通信信号的音源分离一直是业界讨论的重点,也提出了许多的方法对音源分离进行研究和取得了相应的成果。联合对角化方法就是其中的一种研究方法,利用联合对角化的方法可以对音源代价函数、混迭矩阵进行计算和估计,从而实现音源分离。本... 通信信号的音源分离一直是业界讨论的重点,也提出了许多的方法对音源分离进行研究和取得了相应的成果。联合对角化方法就是其中的一种研究方法,利用联合对角化的方法可以对音源代价函数、混迭矩阵进行计算和估计,从而实现音源分离。本文主要是对适合于通信信号音源分离的联合对象化方法进行仿真分析。 展开更多
关键词 通信信号 音源分离 联合对角化
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基于生成先验的无监督音源分离
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作者 杨海龙 钟维良 曾祥福 《工业控制计算机》 2022年第1期60-61,64,共3页
有监督深度神经网络解决音源分离问题的方法获得了很好的分离效果,然而因为有监督方法在训练的过程中需要大量的标签数据,但实际上标签数据并不容易获取。针对无标签音源数据问题,通过利用深度卷积神经网络擅长从大量数据中提取紧凑和... 有监督深度神经网络解决音源分离问题的方法获得了很好的分离效果,然而因为有监督方法在训练的过程中需要大量的标签数据,但实际上标签数据并不容易获取。针对无标签音源数据问题,通过利用深度卷积神经网络擅长从大量数据中提取紧凑和稳健的先验信息优势,提出了一种新的基于生成先验的无监督音源分离损失函数。实验结果表明,在信噪比方面比标准基线方法提高1~4dB,能够得到更好的分离后的音频质量。 展开更多
关键词 深度神经网络 音源分离 生成先验
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基于U-Net的自适应音源分离
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作者 郭慧娴 《电声技术》 2022年第9期135-137,共3页
基于时频域的音源分离模型通常只分离了幅度谱,而忽略了相位信息,使模型只能得到次优解。针对此问题,受U-Net网络结构启发,提出基于U-Net网络的可变形卷积网络(DU-Net)。将一维信号映射到多维空间,采用DU-Net网络自适应提取特征,改进后... 基于时频域的音源分离模型通常只分离了幅度谱,而忽略了相位信息,使模型只能得到次优解。针对此问题,受U-Net网络结构启发,提出基于U-Net网络的可变形卷积网络(DU-Net)。将一维信号映射到多维空间,采用DU-Net网络自适应提取特征,改进后的网络用于分离人声与伴奏。实验结果表明,所提出的DU-Net网络在分离精度上比以往的分离算法要高。 展开更多
关键词 时频域 音源分离 U-Net
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基于无标签数据的音源分离
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作者 郭慧娴 《电声技术》 2022年第10期84-86,共3页
音源分离目前大多采用有监督的深度学习方法,这种方法往往需要利用大量的标签数据进行建模。然而,实际中标签数据并不容易获取且价格昂贵。针对无标签数据的音源分离只能采用有意义的先验知识来弥补标签数据的不足,对此,提出一种基于先... 音源分离目前大多采用有监督的深度学习方法,这种方法往往需要利用大量的标签数据进行建模。然而,实际中标签数据并不容易获取且价格昂贵。针对无标签数据的音源分离只能采用有意义的先验知识来弥补标签数据的不足,对此,提出一种基于先验知识的U-Net模型。它既不影响现有卷积体系结构的网络复杂性,也不影响其收敛行为,但能显著改善分离后的音频质量。实验结果表明,所提出的方法的分离效果比传统模型更好。 展开更多
关键词 音源分离 无标签数据 U-Net模型
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音源分离综述
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作者 夏一鸣 《电脑乐园》 2019年第11期123-124,共2页
音乐是一种大家广为熟知艺术,历史悠久,有许多脍炙人口的作品。随着计算机的发展,在音源分离的领域中,也取得了许多 的突破。近年来,深度学习被应用到当前的领域,采用了许多方法,可以进行音源分离。音源分离,即是把混合不同音源的音频,... 音乐是一种大家广为熟知艺术,历史悠久,有许多脍炙人口的作品。随着计算机的发展,在音源分离的领域中,也取得了许多 的突破。近年来,深度学习被应用到当前的领域,采用了许多方法,可以进行音源分离。音源分离,即是把混合不同音源的音频,通过一 系列处理,分离出多个音源的音频信号。每个信号的彼此独立。经常可以用在会议现场,以及人声嘈杂的地方用于剥离出需要的纯净信号。 文章就通过搜集大量音源分离相关论文,来总结当今研究现状。 展开更多
关键词 音源分离 深度学习 机器学习 特征提取
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Blind Separation of Speech Signals Based on Wavelet Transform and Independent Component Analysis 被引量:4
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作者 吴晓 何静菁 +2 位作者 靳世久 徐安桃 王伟魁 《Transactions of Tianjin University》 EI CAS 2010年第2期123-128,共6页
Speech signals in frequency domain were separated based on discrete wavelet transform (DWT) and independent component analysis (ICA). First, mixed speech signals were decomposed into different frequency domains by DWT... Speech signals in frequency domain were separated based on discrete wavelet transform (DWT) and independent component analysis (ICA). First, mixed speech signals were decomposed into different frequency domains by DWT and the subbands of speech signals were separated using ICA in each wavelet domain; then, the permutation and scaling problems of frequency domain blind source separation (BSS) were solved by utilizing the correlation between adjacent bins in speech signals; at last, source signals were reconstructed from single branches. Experiments were carried out with 2 sources and 6 microphones using speech signals at sampling rate of 40 kHz. The microphones were aligned with 2 sources in front of them, on the left and right. The separation of one male and one female speeches lasted 2.5 s. It is proved that the new method is better than single ICA method and the signal to noise ratio is improved by 1 dB approximately. 展开更多
关键词 wavelet transform independent component analysis blind source separation
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Robust Digital Audio Watermarking Scheme Using Blind Source Separation with Global Optimal Property 被引量:2
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作者 戴华亮 何迪 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2010年第1期13-18,共6页
The paper proposes a robust digital audio watermarking scheme using blind source separation(BSS) based on the global optimization of independency metric(IM),which is formulated as a generalized eigenvalue(GE) problem.... The paper proposes a robust digital audio watermarking scheme using blind source separation(BSS) based on the global optimization of independency metric(IM),which is formulated as a generalized eigenvalue(GE) problem.Compared with traditional information-theoretical approaches used in digital audio watermarking,such as fast independent component analysis(FastICA),the proposed scheme has lower complexity without timeconsuming iteration steps used in FastICA.To make full use of the multiresolution characteristic of discrete wavelet transform(DWT) and the energy compression characteristic of discrete cosine transform(DCT),the watermark is embedded in the middle DWT-DCT coefficients and the independent component analysis(ICA) approach based on IM is used in the detecting scheme.Simulation results based on Stirmark for Audio v02 show that the proposed scheme has strong robustness as well as the imperceptibility and security. 展开更多
关键词 blind source separation (BSS) audio watermarking discrete wavelet transform (DWT) discrete cosine transform (DCT) independency metric (IM)
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