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1 篇 model parameters
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机构

1 篇 ntt communicatio...
1 篇 ntt corp ntt com...

作者

1 篇 nakatani tomohir...
1 篇 shoko araki
1 篇 araki shoko
1 篇 tomohiro nakatan...

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2 篇 英文

检索条件"主题词=sparse source observation model"

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详细简洁

排序：

SINGLE CHANNEL source SEPARATION BASED ON sparse source observation model WITH HARMONIC CONSTRAINT

SINGLE CHANNEL SOURCE SEPARATION BASED ON SPARSE SOURCE OBSE...

引用

2010 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing

作者： Nakatani, Tomohiro Araki, Shoko NTT Corp NTT Commun Sci Labs Seika Kyoto 6190237 Japan

ISBN: (纸本)9781424442966

This paper proposes a general single channel source separation approach that exploits statistical characteristics of the source including sparseness. A new observation model for a mixture of sparse sources is introduced for this purpose. With this approach, source separation is achieved by iterating two simple sub-procedures, namely the clustering of the time-frequency (TF) bins into individual sources and the separate updating of the model parameters of each source. An advantage of this approach is that we can update the model parameters of each source assuming each cluster to contain a single source, and thus we can utilize the various model parameter estimation algorithms used for single source analysis, which can be simple and accurate, in an efficient and unified manner. We implement a harmonicity based source separation method with this approach using a robust fundamental frequency (F0) estimation algorithm. The experimental results confirm the effectiveness of the proposed method.

关键词： source separation sparse source observation model harmonics EM algorithm

来源：评论

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SINGLE CHANNEL source SEPARATION BASED ON sparse source observation model WITH HARMONIC CONSTRAINT

SINGLE CHANNEL SOURCE SEPARATION BASED ON SPARSE SOURCE OBSE...

引用

IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing

作者： Tomohiro Nakatani Shoko Araki NTT Communication Science Laboratories NTT Corporation 2-4 Hikaridai Seika-cho Soraku-gun Kyoto 619-0237 Japan

ISBN: (纸本)9781424442959;9781424442966

关键词： source separation sparse source observation model harmonics EM algorithm source separation harmonics expectation-maximisation algorithm model parameters

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