基于稀疏与低秩建模的混响音频源分离
声音
2015-06-18 v2
摘要
最近的一篇文章表明，对于假设混合滤波器已知的欠定卷积混合，通过使用经重加权 l1 方案优化的分析稀疏先验和宽带数据保真项，可以显著提高音频源分离的性能。在本文中，我们展示了通过对源频谱图利用低秩先验，可以更进一步地显著提升性能。我们提出了一种新的源估计算法，该算法基于：i) 分析稀疏先验，ii) 用于增加稀疏度的重加权方案，iii) 约束形式下的宽带数据保真项，以及 iv) 对源频谱图的低秩约束。对混响音乐混合的评估表明，所得算法将信噪比提高了 2 dB 以上，优于最先进的方法。
引用
@article{arxiv.1312.2795,
title = {Reverberant Audio Source Separation via Sparse and Low-Rank Modeling},
author = {Simon Arberet and Pierre Vandergheynst},
journal= {arXiv preprint arXiv:1312.2795},
year = {2015}
}