如何使用精確估計(jì)滿秩空間相關(guān)矩陣實(shí)現(xiàn)MNMF穩(wěn)定初始化的方法
資料介紹
多通道非負(fù)矩陣分解(MNMF)是最有效的盲源分離技術(shù)之一。提出了一種通過精確估計(jì)滿秩空間相關(guān)矩陣的MNMF穩(wěn)定初始化方法。替代初始化可以是作為引導(dǎo)向量的外積而獲得的秩1空間相關(guān)矩陣,其是對應(yīng)于空間相關(guān)矩陣的最大特征值的特征向量。本文比較了全秩和秩1初始化類型。另一方面,獨(dú)立低秩矩陣分析(ILRMA)通過使用秩1分解矩陣代替空間相關(guān)矩陣來加速矩陣分解。上述初始化方法可應(yīng)用于ILRMA。ILRMA的缺點(diǎn)是過度確定的情況,在這種情況下,觀測的數(shù)量大于震源的數(shù)量。在這種情況下,ILRMA需要進(jìn)行特殊處理,以使觀測數(shù)與震源數(shù)相匹配,而MNMF可以自然地處理這種情況。在含噪語音識別任務(wù)上的實(shí)驗(yàn)表明,所提出的初始化方法對MNMF和ILRMA都是有效的。對于確診病例,ILRMA優(yōu)于MNMF,但對于過度確定的病例,即使采用特殊治療,ILRMA也不如MNMF。索引項(xiàng)盲源分離
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