NoisyILRMA：用于快速盲源提取的扩散噪声感知独立低秩矩阵分析
声音
2023-06-23 v1 音频与语音处理
摘要
本文中，我们处理扩散噪声环境中单源的盲源提取（BSE）问题。为比快速多通道非负矩阵分解（FastMNMF）及其变体更快速地求解该问题，我们提出一种称为 NoisyILRMA 的 BSE 方法，其为独立低秩矩阵分析（ILRMA）的改进以考虑扩散噪声。NoisyILRMA 通过结合为独立向量提取开发的算法可实现相当快速的 BSE。此外，为提升 NoisyILRMA 的 BSE 性能，我们提出一种机制，在优化期间将源模型从类 ILRMA 非负矩阵分解切换至更具表现力的源模型。实验中，我们表明 NoisyILRMA 比 FastMNMF 算法运行更快，同时保持 BSE 性能。我们也确认该切换机制改善了 NoisyILRMA 的 BSE 性能。
引用
@article{arxiv.2306.12820,
title = {NoisyILRMA: Diffuse-Noise-Aware Independent Low-Rank Matrix Analysis for Fast Blind Source Extraction},
author = {Koki Nishida and Norihiro Takamune and Rintaro Ikeshita and Daichi Kitamura and Hiroshi Saruwatari and Tomohiro Nakatani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.12820},
year = {2023}
}
备注
5 pages, 3 figures, accepted for European Signal Processing Conference 2023 (EUSIPCO 2023)