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申请/专利权人：电子科技大学中山学院
摘要：本发明公开了一种基于改进NMF和K‑means++的高精度音频信号去噪方法。所述方法包括：S1.获取音频信号的原始矩阵，随机选择原始矩阵中的样本点进行聚类操作；S2.计算数据与聚类中心的距离，分配数据到最近的聚类中，输出聚类中心组成矩阵A，作为NMF算法训练过程中字典矩阵W的初始值；S3.在原始NMF算法中的稀疏编码部分，引入正则化参数，使正则化参数与系数矩阵H进行迭代，同时对字典矩阵W进行按列更新；S4.将带有噪声的语音信号Ve进行分离，输出干净的语音信号。本发明结合了NMF和K‑means++算法的优点，并对NMF算法进行了改进，解决NMF算法因初始化敏感，容易陷入局部最优解的缺点，提高了音频信号去噪的准确性和精度。
主权项：1.一种基于改进NMF和K-means++的高精度音频信号去噪方法，所述方法包括以下步骤：S1.获取音频信号的原始矩阵，随机选择原始矩阵中的样本点进行聚类操作；S2.运用距离表达式：， 其中，和为两个维度为n列向量，n的大小取决于输入矩阵行数，计算数据与聚类中 心的距离后，分配数据到最近的聚类中，判断聚类中心是否收敛或者是否达到迭代次数，若 满足其中的条件之一，则输出聚类中心组成矩阵A，对矩阵A进行按列复制，具体数学表达式 为： ， 所得的矩阵在改进NMF算法训练过程中作为字典矩阵的初始值； S3.在原始NMF算法中的稀疏编码部分，为了提高聚类精度、多维度提取音频信号特征、 增加音频信号信噪比和降低谐波失率，引入正则化参数，使正则化参数与系数矩阵 进行按列迭代，具体的数学表达式为： ，其中，是指初始化系数矩阵，为字典矩阵W的转置，是原始矩阵，是指字典 矩阵和系数矩阵点积，得到更新后的系数矩阵H后，对字典矩阵W进行按列更新； S4.将带有噪声的语音信号进行分离，输出干净的语音信号和噪声语音信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学中山学院 一种基于改进NMF和K-means++的高精度音频信号去噪方法
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