【摘要】：非負組合模型在人工智能、數(shù)據(jù)挖掘和智能信息處理研究領域具有十分重要的應用意義,已經(jīng)逐漸成為聲源分離中最常使用以及最具代表性的模型之一。內含于其中的非負成分的加性組合與人類聽覺系統(tǒng)的感知機理高度契合。利用非負組合模型進行聲源分離的技術正在變得越來越流行。本文從被稱作非負矩陣分解的最基本的非負組合模型開始,首先回顧了非負組合模型的基本原則,包括需要求解的基本問題、目標函數(shù)的度量以及求解相關問題的常用方法。在此基礎上,系統(tǒng)地討論了非負矩陣分解在聲源分離不同應用領域的拓展。最后指出并討論非負組合模型研究中有待進一步研究的開放問題。
[Abstract]:Non-negative combinatorial models are of great significance in artificial intelligence, data mining and intelligent information processing, and have become one of the most frequently used and representative models in the separation of sound sources. The additive combination of non-negative components contained therein is highly consistent with the perceptual mechanism of the human auditory system. The technique of sound source separation using non-negative combination model is becoming more and more popular. Starting with the most basic nonnegative combinatorial model called nonnegative matrix factorization, this paper first reviews the basic principles of the nonnegative combinatorial model, including the basic problems to be solved, the measurement of the objective function and the common methods for solving the related problems. On this basis, the expansion of nonnegative matrix decomposition in different applications of sound source separation is discussed systematically. Finally, the open problems in the study of nonnegative combinatorial models are pointed out and discussed.
【作者單位】： 解放軍理工大學指揮信息系統(tǒng)學院;空軍航空大學教官基地;武警政治學院政工信息化教研室;
【基金】：國家自然科學基金(61471394,61402519)資助項目 江蘇省自然科學基金(BK20140071,BK20140074)資助項目
【分類號】：TN912.3

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本文編號：2138406