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如何使用精确估计满秩空间相关矩阵实现MNMF稳定初始化的方法
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2020-10-16
qinshan2020
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多通道非负矩阵分解（MNMF）是最有效的盲源分离技术之一。提出了一种通过精确估计满秩空间相关矩阵的MNMF稳定初始化方法。替代初始化可以是作为引导向量的外积而获得的秩1空间相关矩阵，其是对应于空间相关矩阵的最大特征值的特征向量。本文比较了全秩和秩1初始化类型。另一方面，独立低秩矩阵分析（ILRMA）通过使用秩1分解矩阵代替空间相关矩阵来加速矩阵分解。上述初始化方法可应用于ILRMA。ILRMA的缺点是过度确定的情况，在这种情况下，观测的数量大于震源的数量。在这种情况下，ILRMA需要进行特殊处理，以使观测数与震源数相匹配，而MNMF可以自然地处理这种情况。在含噪语音识别任务上的实验表明，所提出的初始化方法对MNMF和ILRMA都是有效的。对于确诊病例，ILRMA优于MNMF，但对于过度确定的病例，即使采用特殊治疗，ILRMA也不如MNMF。索引项盲源分离
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