基于概率非负矩阵分解的音频修复算法
音频与语音处理
2023-01-06 v2 声音
摘要
音频修复，即恢复缺失或被遮挡音频信号样本的任务，通常依赖稀疏表示或自回归建模。本文中，我们提出在概率框架下以非负矩阵分解(NMF)对谱图进行结构化。首先，我们将缺失样本视为潜变量，并依据问题在时域或时频域的建模推导两种期望最大化算法以估计模型参数。随后，我们将缺失样本视为参数，并通过推导交替最小化方案来解决这一新颖问题。我们评估了这些算法在修复音乐信号中短至中等长度缺口任务上的潜力。实验揭示了所提方法的优异收敛性质，且与最先进(state-of-the-art)音频修复技术相比具有竞争力。
引用
@article{arxiv.2206.13768,
title = {Algorithms for audio inpainting based on probabilistic nonnegative matrix factorization},
author = {Ondřej Mokrý and Paul Magron and Thomas Oberlin and Cédric Févotte},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.13768},
year = {2023}
}