使用卷积去噪自编码器进行单通道音频源分离
声音
2017-10-16 v2
摘要
深度学习技术最近已被用于解决音频源分离问题。在这项工作中，我们提出使用深度全卷积去噪自编码器（CDAEs）进行单声道音频源分离。我们使用的 CDAE 数量等于要从混合信号中分离的源数量。每个 CDAE 被训练用于分离一个源，并将其他源视为背景噪声。主要思想是让每个 CDAE 学习适合其对应源的谱时域滤波器和特征。我们的实验结果表明，即使参数少于前馈神经网络（FNNs），CDAEs 的源分离性能也略优于深度前馈神经网络。
引用
@article{arxiv.1703.08019,
title = {Single Channel Audio Source Separation using Convolutional Denoising Autoencoders},
author = {Emad M. Grais and Mark D. Plumbley},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.08019},
year = {2017}
}
备注
Accepted at GlobalSIP 2017 and the final version is available at http://epubs.surrey.ac.uk/841860/