This paper describes an audio source separation that is based on nonnegative matrix factorization (NMF) and expectation maximization (EM). For stable and highperformance separation, an effective auxiliary source separation that extracts source residuals and reprojects them onto proper sources is proposed by taking into account an ambiguous region among sources and a source's refinement. Specifically, an additional NMF (model) is designed for the ambiguous region - whose elements are not easily represented by any existing or predefined NMFs of the sources. The residual signal can be extracted by inserting the aforementioned model into the NMF-EM-based audio separation. Then, it is refined by the weighted parameters of the separation and reprojected onto the separated sources. Experimental results demonstrate that the proposed scheme (outlined above) is more stable and outperforms existing algorithms by, on average, 4.4 dB in terms of the source distortion ratio.
This paper addresses nonnegative independent component analysis (NICA), with the aim to realize the blind separation of nonnegative well-grounded independent source signals, which arises in many practical applications but is hardly ever explored. Recently, Bertrand and Moonen presented a multiplicative NICA (M-NICA) algorithm using multiplicative update and subspace projection. Based on the principle of the mutual correlation minimization, we propose another novel cost function to evaluate the diagonalization level of the correlation matrix, and apply the multiplicative exponentiated gradient (EG) descent update to it to maintain nonnegativity. An efficient approach referred to as the EG-NICA algorithm is derived and its validity is confirmed by numerous simulations conducted on different types of source signals. Results show that the separation performance of the proposed EG-NICA algorithm is superior to that of the previous M-NICA algorithm, with a better unmixing accuracy. In addition, its convergence speed is adjustable by an appropriate user-defined learning rate.
본 논문에서 제안하는 알고리즘은 수중에서 협대역 지속파 능동 소나를 이용하여 표적 반향음을 탐지하는 문제를 다루고 있다. 능동 소나에서 표적 탐지를 위해 방사한 핑 신호는 주변의 많은 산란체에 의해 반사되는 신호를 만들어내며, 이를 잔향이라 한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 잔향 환경에서 낮은 도플러의 표적 반향음을 탐지하는 것을 목표로 한다. 제안하는 알고리즘은 빔공간 다채널 비음수 행렬 분해 기법을 기반으로 하여 방위, 주파수, 시간 기저를 추정하며, 특히 기저를 두 개의 기저집단 -잔향음 기저집단과 반향음 기저집단으로 나누어 독립적으로 추정한다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 합성된 잔향 신호를 이용하여 시뮬레이션을 진행하였으며, 시뮬레이션 결과 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 블라인드 소스 분리 분야에서 널리 사용되는 멀티채널 비음수 행렬 분해 기법의 단점을 개선하여 미결정 복잡한 혼합 환경에서 문제를 해결한다. 공간 공분산 행렬에 기반을 둔 기존의 연구들에서, 단일 채널의 파워게인 및 상관관계와 같은 값으로 구성된 행렬의 각 요소는 높은 분산으로 인해 분리된 소스의 품질을 저하시키는 경향이 있다. 이 논문에서는 추정된 소스들을 효과적으로 클러스터링하기 위해 레벨 및 주파수 정규화를 수행한다. 따라서 새로운 공간 공분산 행렬 및 효과적인 클러스터 쌍별 거리함수를 제안한다. 본 논문에서는 제안된 행렬을 공간 모델의 초기화에 활용하여 공간 모델의 향상된 추정과 이를 바탕으로 상향식 접근법에서의 계층적 응집 클러스터링에 활용함으로써 분리된 음원의 품질을 향상시켰다. 제안된 알고리즘은 'Signal Separation Evaluation Campaign 2008 development dataset'을 활용하여 실험을 하였다. 그 결과 객관적인 소스 분리 품질 검증 도구인 'Blind Source Separation Eval toolbox'를 활용하여 대부분의 성능향상지표에서의 향상을 확인하였으며, 특히 대표적인 수치인 SDR의 1 dB ~ 3.5 dB 정도의 성능우위를 검증하였다.
Let A be an n$\times$n (0,1) matrix. Let f(A) denote the smallest nonnegative integer k such that per A[$\alpha$|$\beta$]>0 and A($\alpha$|$\beta$) is permutation equivalent to a lower triangular matrix for some $\alpha$, $\beta$$\in$Q\ulcorner,\ulcorner. In this case f(A) is called the feedback number of A. In this paper, feedback numbers of some maximal convertible (0,1) matrices are studied.
For an $n \times n$ matrix $A = [a_{ij}]$, the permanent of A, per A, is defined by $$ per(A) = \sum_{\sigma}{a_{1 \simga(1)} \cdots a_{n \sigma(n)}}, $$ where $\sigma$ runs over all permutations of ${1,\cdots,n}.
The strong shift equivalence of nonnegative integral square matrices is a necessary and sufficient condition for the topological conjugacy of topological Markov chains. In this paper we study the relation between strong shift equivalence and matrix conjugation.
본 논문에서는 연속적인 뇌파 분류를 위해 비음수 텐서 분해를 이용한 특징 추출과 비터비 알고리즘을 이용한 연속적인 데이타의 클래스 분류를 결합한 새로운 알고리즘을 제시한다. 비음수 텐서 분해는 이미 스펙트럼 데이타에 대해 뇌파의 주요한 특징을 잘 추출한다고 알려진 비음수 행렬 분해의 확장으로써 행렬이라는 제한된 틀에서 벗어나 데이타가 가지는 다양한 차원으로의 확대가 가능하다. 뇌-컴퓨터 인터페이스 컴피티션을 통해 공개된 데이터를 이용한 실험을 통해 제안된 방법의 유용함을 증명하도록 하겠다.
본 논문은 베이지안 비음수 행렬 인수분해 (Bayesian nonnegative matrix factorization, BNMF) 기반의 음성 강화 기법에서 음성과 잡음 성분의 latent source 수에 따른 강화성능에 대해 서술한다. BNMF 기반의 음성 강화 기법은 입력 신호를 서브 신호들의 합으로 분해한 후, 잡음 성분을 제거하는 방식으로 그 성능이 기존의 NMF 기반의 방법들보다 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 많은 계산량과 latent source 의 수에 따라 성능의 차이가 있다는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해 본 논문에서는 BNMF 기반의 음성 강화 기법에서 최적의 latent source 개수를 찾기 위한 실험을 진행하였다. 실험은 잡음의 종류, 음성의 종류, 음성과 잡음의 latent source 의 개수, 그리고 SNR 을 바꿔가며 진행하였고, 성능 평가 방법으로 PESQ (perceptual evaluation of speech quality) 를 이용하였다. 실험 결과, 음성의 latent source 개수는 성능에 영향을 주지 않지만, 잡음의 latent source 개수는 많을수록 성능이 좋은 것으로 확인되었다.
We consider the iterative solution of a quadratic matrix equation with special coefficient matrices which arises in the quasibirth and death problem. In this paper, we show that the elementwise minimal positive solvent of the quadratic matrix equations can be obtained using Newton's method if there exists a positive solvent and the convergence rate of the Newton iteration is quadratic if the Fr$\acute{e}$chet derivative at the elementwise minimal positive solvent is nonsingular. Although the Fr$\acute{e}$chet derivative is singular, the convergence rate is at least linear. Numerical experiments of the convergence rate are given.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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