单声道声音分离神经网络新算法  

A New Neural Networks Algorithm on One-channel Sound Source Separation

作　　者：赵晶[1,2] 叶茂[1,2] 章毅[1,2] 杨成福[1,2] 

机构地区：[1]电子科技大学计算机科学与工程学院计算智能实验室,中国成都610054 [2]四川师范大学公共计算机教育中心,中国成都610066

出　　处：《信号处理》2005年第z1期94-97,共4页Journal of Signal Processing

基　　金：国家自然科学基金60471055资助项目

摘　　要：本文提出了一种基于FFT(快速傅里叶变换)的单声道声音分离神经网络新算法.该算法根据单声道声音的特点,并假设某种特定声音在某段时间内有较稳定的频率特性的基础上,采用SNMF(非负稀疏矩阵分解)方法找到声音的频率特征,然后采用对应的方法合成每个分解出的声音源.大量的实验表明,该算法能有效地从音乐声音中分解的独立声音,相对于传统的ICA(独立成分分析)和NMF(非负矩阵分解)方法有较大的提高.

关 键 词：FFT SNMF 神经网络 NMF ICA 

分 类 号：TN911.7[电子电信—通信与信息系统]