基于可微字典的信号混合概率建模
音频与语音处理
2022-11-29 v1 机器学习
声音
摘要
我们引入了一种将先验信息融入（半）监督非负矩阵分解的新方法，我们称之为可微字典搜索。它能够对非线性源线性混合的情况进行通用、高度灵活且原则性的建模。我们研究了它在音频分解任务上的行为，并对其建模能力进行了广泛且高度控制的研究。
引用
@article{arxiv.2211.15439,
title = {Probabilistic Modelling of Signal Mixtures with Differentiable Dictionaries},
author = {Lukáš Samuel Marták and Rainer Kelz and Gerhard Widmer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.15439},
year = {2022}
}
备注
Published in the Proceedings of the 29th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2021), Dublin, Ireland, August 23-27, 2021 (IEEE), 441-445