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非对称代价函数的稀疏卷积非负矩阵分解方法
1
作者
张倩敏
陶亮
+1 位作者
周健
王华彬
《信号处理》
CSCD
北大核心
2015年第1期95-102,共8页
提出一种基于非对称代价函数的稀疏卷积非负矩阵分解方法。该方法利用板仓-斋藤距离作为目标代价函数来衡量目标矩阵与重建矩阵的差异,使得较小的矩阵元素具有较小的重建误差,并且该代价函数具有尺度不变性的特点。为了考察其在弱语音...
提出一种基于非对称代价函数的稀疏卷积非负矩阵分解方法。该方法利用板仓-斋藤距离作为目标代价函数来衡量目标矩阵与重建矩阵的差异,使得较小的矩阵元素具有较小的重建误差,并且该代价函数具有尺度不变性的特点。为了考察其在弱语音成分重建方面的优势,将本文提出的算法应用于耳语音谱分解及重建实验。实验结果表明,与基于欧氏距离和基于Kullback-Leibler(K-L)散度的卷积非负矩阵分解算法相比,本文算法对于弱语音成分具有更好的重构效果,重建后的语音信号具有较大的可懂度。
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关键词
稀疏卷积非负矩阵分解
非对称代价函数
板仓-斋藤距离
语音可懂度
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职称材料
题名
非对称代价函数的稀疏卷积非负矩阵分解方法
1
作者
张倩敏
陶亮
周健
王华彬
机构
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2015年第1期95-102,共8页
基金
国家自然科学基金(61372137
61301295
+2 种基金
61003131)
安徽省自然科学基金(1308085QF100
1408085MF113)资助项目
文摘
提出一种基于非对称代价函数的稀疏卷积非负矩阵分解方法。该方法利用板仓-斋藤距离作为目标代价函数来衡量目标矩阵与重建矩阵的差异,使得较小的矩阵元素具有较小的重建误差,并且该代价函数具有尺度不变性的特点。为了考察其在弱语音成分重建方面的优势,将本文提出的算法应用于耳语音谱分解及重建实验。实验结果表明,与基于欧氏距离和基于Kullback-Leibler(K-L)散度的卷积非负矩阵分解算法相比,本文算法对于弱语音成分具有更好的重构效果,重建后的语音信号具有较大的可懂度。
关键词
稀疏卷积非负矩阵分解
非对称代价函数
板仓-斋藤距离
语音可懂度
Keywords
sparse convolutive non-negative matrix factorization
asymmetric cost function
Itakura-Saito distance
speech intelligibility
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
非对称代价函数的稀疏卷积非负矩阵分解方法
张倩敏
陶亮
周健
王华彬
《信号处理》
CSCD
北大核心
2015
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