【摘 要】
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为解决非负矩阵分解(NMF)在音乐分离中适应性差且过度依赖学习样本的问题,提出结合谐和与击打声源分离(HPSS)的非负矩阵音乐分离方法。在高分辨率下对音乐信号进行HPSS分离,
【机 构】
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重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61671095、61371164);信号与信息处理重庆市市级重点实验室建设基金项目(CSTC2009CA2003);重庆市教育委员会科研基金项目(KJ130524、KJ1600427、KJ1600429)
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为解决非负矩阵分解(NMF)在音乐分离中适应性差且过度依赖学习样本的问题,提出结合谐和与击打声源分离(HPSS)的非负矩阵音乐分离方法。在高分辨率下对音乐信号进行HPSS分离,保留谐和声源并利用灵活窗NMF对击打声源进行二次分离,对结合理想二元掩蔽模型(IBM)分离出的伴奏及歌声的频谱做相应的傅里叶逆变换。利用公开音乐数据集进行实验仿真,实验结果表明,与传统的分离方法或者其它改进分离方法相比,该方法在分离性能上有明显提高。
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