Notice bibliographique
Résumé
Recently, a new tool known as Nonnegative Matrix Factorization (NMF) has presented itself as a formidable and useful tool for providing a parts based representation of matrix data. It has been applied with success in audio signal processing for topics such as blind source separation (BSS), music transcription and for representing musical and/or speech mixtures as additively occurring nonnegative representations of audio components. In the STFT domain, this is due to the fact that Fourier coefficients can be stored and processed as either matrices or tensors, and the additive mixtures of sounds can be further parametrized and factorized in some way to output a parts based time-frequency representation of the sound mixtures. In this thesis, we consider both speech mixtures and musical mixtures, as valid types of mixtures to be separated by the proposed algorithm. This thesis presents research and a proposed algorithm that addresses the problem of underdetermined multichannel frequency domain BSS, and investigates spatial covariance matrix (SCM) based NMF and single channel CNMF algorithms as applied to complex (as opposed to nonnegative) STFT coefficients. The research also investigates K-means clustering applied to interchannel frequency dependent phase differences in order to achieve source separation using SCM NMF based techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».