改进贝叶斯非负矩阵分解的语音增强算法

为了进一步提高增强语音的质量,基于传统的贝叶斯非负矩阵分解语音增强算法,考虑语音帧内原子间的相关性,提出了一种新的改进贝叶斯非负矩阵分解语音增强算法。该算法可分为训练和增强2个阶段:训练阶段利用该算法分别对纯净语音和噪声进行训练,得到纯净语音和噪声字典;增强阶段利用训练得到的纯净语音和噪声字典组成的联合字典结合,计算带噪语音时变增益,并利用最小均方误差估计得到增强语音频谱,进而重构增强语音。实验结果表明,该算法的对数频谱距离值和主观语音质量评估打分均优于非负矩阵分解(NMF)和贝叶斯非负矩阵分解(BNMF)等传统的语音增强算法,特别是在低信噪比条件下,该算法增强的效果更佳。     

贝叶斯非负矩阵分解语音增强的优化算法

为改进传统贝叶斯非负矩阵分解(BNMF)语音增强算法的性能,提出基于高斯混合模型的贝叶斯非负矩阵分解语音增强算法。该算法分为训练和增强两个阶段,训练阶段,对纯净语音与噪声分别进行训练,得到纯净语音字典、噪声字典与联合字典;增强阶段,采用最小均方误差法(MMSE)从带噪语音中重构原始干净的语音,达到语音增强的目的。实验表明,该算法在提高语音质量和抑制背景噪声等方面,均优于非负矩阵语音分解(NMF)算法与BNMF算法。     

基于鲁棒主成分分析的低频水声信号降噪方法

由于海洋环境噪声的复杂性,接收到的信号往往具有较低的信噪比,导致水声信号处理难度大等问题.针对此问题,采用基于鲁棒主成分分析的降噪方法,建立将含噪信号表示为低秩、稀疏和噪声的分解模型,研究了对低频水声信号的降噪问题.首先通过Godec算法将含噪信号表示为低秩、稀疏和噪声3部分,然后运用非负矩阵分解算法对低秩部分进行分解,得到噪声字典,最后根据得到的噪声字典从含噪信号中提取出初始水声信号.通过对不同海况下即不同信噪比的仿真信号进行降噪处理,结果表明该方法在水声信噪分离中具有较好的降噪效果.     

双重约束非负矩阵分解与改进正交匹配追踪算法的语音增强

针对非负矩阵分解算法实现语音增强效果不理想的问题,提出了一种双重约束非负矩阵分解结合改进正交匹配追踪算法的语音增强方法.采用时间约束及稀疏度约束的双重约束方式改进非负矩阵分解算法,使得分解后的数据更能反映出语音特征.通过改进正交匹配追踪算法提升重构精度,并结合语音信号在时频域的分布特征,引入低通滤波器进一步平滑重构后的...     

非负矩阵分解算法在遥感图像融合中的应用

研究了非负矩阵分解(NMF)方法在遥感图像融合中的几种应用.在多光谱图像与全色图像融合的过程中,采用了非负矩阵分解融合算法,非负矩阵分解与主成分结合(N_PCA)的融合算法,非负矩阵分解与提升小波变换结合的融合算法,通过对各融合图像的目视判定及统计参数判定,分析评价这些算法在遥感图像融合中的性能差异.研究实验证明非负矩阵分解算法应用于遥感图像融合处理,具有较好的融合效果,非负矩阵分解算法,非负矩阵分解与主成分结合的融合算法,非负矩阵分解与提升小波变换结合的融合算法在遥感图像融合中的性能优于传统的主成分融合算法(PCA),其中,非负矩阵分解与提升小波变换结合的融合算法的性能最为优异.     

基于Sparse K-SVD学习字典的语音增强方法

提出一种基于Sparse K-SVD学习字典的语音增强方法,采用Sparse K-SVD算法自适应地训练一个可稀疏表示的冗余字典,在该冗余字典上采用正交匹配追踪(OMP)算法对带噪语音信号进行稀疏分解,利用稀疏系数矩阵重构纯净语音,实现语音增强.使用NOIZEUS语音库进行了一系列的语音增强实验,主客观评测数据表明,基于稀疏表示的语音增强方法(分别使用Sparse K-SVD和K-SVD训练字典)相对于传统语音增强方法(小阈值波法、谱减法、改进谱减法)可进一步改善语音质量;对字典训练时间进行统计,发现Sparse K-SVD算法训练字典消耗的时间为K-SVD算法训练时间的1/6~1/10,大幅度提高了计算效率.     

基于RPCA的群稀疏表示人脸识别方法

针对训练样本图像和测试样本图像均存在光照、污染、遮挡等情况下的人脸识别问题,提出一种基于鲁棒主成分分析的群稀疏表示人脸识别方法(group sparse representation face recognition method based on robust principal component analysis, GSR-RPCA)。该方法将人脸图像由空域变换到对数域,增强人脸图像的对比度,并通过结构非相关鲁棒主成分分析算法从训练样本图像矩阵D中分解出干净的低秩部分人脸图像矩阵A和误差图像矩阵E,以增强恢复数据的鉴别力;学习A与D之间的低秩映射关系矩阵P,并用P将存在遮挡的测试样本映射到其潜在的子空间下,得到干净的测试样本y;计算y在A上的群稀疏表示系数,并利用类关联重构残差对测试人脸进行识别,获得测试人脸的所属类别。在CMU PIE,Extended Yale B和AR数据库上的实验结果显示,提出方法具有较高的识别率和较强的鲁棒性。     

一种新的广义鲁棒主成分分析(GRPCA)算法研究及应用

为恢复被混合噪声污染的低秩矩阵,提出了一种新的广义鲁棒主成分分析（GRPCA）算法。它通过最小化核范数、1范数和2,1范数的组合问题,从观测矩阵中分离出低秩部分和混合噪声部分,并用随机排序的交替方向乘子法求解。利用本文方法进行垃圾邮件分类的实验结果表明,与经典的主成分分析（PCA）和鲁棒主成分分析（RPCA）算法相比,本文方法可以有效提高垃圾邮件分类的精确度和稳定性。     

截断式鲁棒非负矩阵分解算法

非负矩阵分解算法(Nonnegative Matrix Factorization Algorithm,NMF)已经广泛地应用于诸多领域,但它容易受到异常点的影响.各种针对这个问题的改进方法中,使用L2,1范数的鲁棒非负矩阵算法(Robust Nonnegative Matrix Factorization Algorithm,RNMF)取得了较好的改进效果,但是该算法不能很好的适应数据集异常点比例的变化.针对这一缺点,提出了截断式鲁棒非负矩阵分解算法(Capped Robust Nonnegative Matrix Factorization Algorithm,CRNMF),将去噪比例ε值引入到目标函数中,降低异常点对整体算法的影响.该算法的主要步骤是:在矩阵分解迭代更新的每一步中,计算输入数据与分解因子重构值之间的误差,将误差大于预先设定参数值ε的数据点对应的误差截断为零,重复以上步骤直到收敛.通过ε截断操作,降低基矩阵F和系数矩阵G受异常点的影响.给出了CRNMF的算法描述,并且在模拟数据集和真实数据集进行了实验,实验表明提出的算法与传统的NMF和RNMF相比,可以在一定程度上提高聚类的准确度,减少了异常点对聚类准确度的影响,提高了算法的鲁棒性.     

鲁棒的基于几何均值分解的矢量预编码算法

针对非理想信道的多输入多输出（MIMO）系统,提出了一种鲁棒的基于几何均值分解方法的矢量预编码算法.利用非理想信道误差矩阵的二阶统计信息,以最小化收发信号的均方误差为准则,求出基于几何均值分解矢量预编码的最优扰动矢量和预编码矩阵.仿真结果表明,该鲁棒算法优于现有的基于几何均值分解矢量预编码算法性能.在高信噪比时,误码率可提高2dB以上.     

基于鲁棒主成分分析和多个色彩通道的显著性检测

显著性检测在图像分割、物体检测、视觉效果评估等领域有非常广泛的用途。为了增强这种图像预处理技术的实用性,同时对人眼视觉系统的机理进行研究和模拟,该文提出了一种基于鲁棒主成分分析和多个色彩通道的显著性检测方法。将图像的多个色彩空间重构成每一列都线性相关的矩阵,然后将显著性区域看作是矩阵的稀疏成分,将背景信息看作是低秩成分。经过对新矩阵进行鲁棒主成分分析后就可以将显著性区域提取出来。最后加入人眼视觉系统中的显著性先验和中心先验机理,使得提出的模型更加合理。实验结果表明:该方法在量化指标和视觉效果方面超过了当前很多先进的方法,验证了这种假设的合理性。     

几种典型特征抽取方法比较及其在人脸识别中的应用

针对人脑识别技术中特征抽取的几种经典方法在应用上的特点以及存在的问题,提出了从代数学的角度对其进行比较分析。结果表明：主成分分析、奇异值分解是基于矩阵变换的特征抽取方法;独立主元分析、非负矩阵分解是基于矩阵分解的特征抽取方法。在实际应用中,基于矩阵分解的算法与基于矩阵变换的方法相比,虽然需要更多的特征抽取时间,但具有更好的识别性能。通过基于ORL和YALE人脸库上的数值实验,证明了所得结论。     

一种自适应非负矩阵分解算法

首先, 通过引入自适应策略, 提出一种基于梯度下降自适应策略的非负矩阵分解算法. 其次, 通过比较重构非负矩阵的距离度量并自适应调节分解, 解决了传统非负矩阵分解方法在求解过程引入的随机性和基向量数目问题, 且该算法生成的基向量更具代表性. 最后, 以对吉林大学某学院本科生成绩进行分析和验证为例考察算法的有效性. 实验结果表明, 自适应非负矩阵分解方法重构矩阵较传统非负矩阵方法的鲁棒性更好, 并将错误率降低20.16%.     

先验信息约束NMF的高光谱解混

针对高光谱图像中含有大量混合像元,且大多数解混算法未能利用真实地物信息的问题,提出了一种利用先验信息约束的非负矩阵分解方法对高光谱进行解混。首先利用顶点成分分析法和全约束最小二乘法分别对端元矩阵和丰度矩阵进行初始化,然后利用本文算法对高光谱数据进行解混,最后对估计端元和估计丰度进行评价分析。实验显示,利用本文提出的方法对数据解混的结果优于其他约束的非负矩阵分解算法得到的结果,在求解过程中有很好的抗噪性能。     

一种实用快速非负矩阵分解算法

提出了一种基于快速非负矩阵分解算法的实用新算法.该实用快速非负矩阵分解算法扩展了快速非负矩阵分解算法的约束条件,并且保持了较高的收敛速度,更具一般性和实用性.然后对该新算法进行了一些稀疏非负矩阵分解的扩展应用.数值实验显示该实用快速非负矩阵分解算法和快速非负矩阵分解算法具有相近的收敛速度,与其他经典非负矩阵分解算法相比其收敛速度有明显的提高,同时对添加稀疏性约束条件的实验也有很好的效果.     

基于大间隔编码的空间非负矩阵分解

虽然基于局部的表示方法在图像处理中具有很好的鲁棒性,但非负矩阵分解只有隐式局部约束,导致分解不唯一和基图像不够局部.另外,局部性与判别性作为样本表示的重要性质几乎没有在非负矩阵分解中被同时考虑过.为此,文中提出了基于大间隔编码的空间非负矩阵分解,将图像数据看作像素构成的二维网络,借鉴网络中的知识将空间信息嵌入基图像,不但施加了显式的局部约束,而且能够弥补数据向量化损失的空间信息.同时,利用大间隔约束学到的额外一维空间平衡重建误差和判别性约束对基图像的影响.在AR数据库和扩展的Yale B数据库上的人脸识别实验结果表明,相比于非负矩阵及其他几种典型的扩展方法,基于大间隔编码的空间非负矩阵分解更加鲁棒.     

基于分布估计算法的非负矩阵分解

非负矩阵分解问题可以转化为一个约束优化问题,因此可以依靠最优化领域的相关算法进行求解.提出一种基于分布估计算法求解非负矩阵分解问题的新算法,并将算法应用于两个非负矩阵分解的数值算例,与非负矩阵分解基准算法进行比较,证实了算法的可行性和优越性.     

基于压缩感知的自适应谱减法语音增强算法

针对在压缩感知框架下,噪声的影响会被扩大这个问题,提出了一种新的基于压缩感知的语音增强算法。该方案利用压缩感知下的行阶梯观测矩阵能够保留大部分语音特性的特点,对观测序列进行谱减法消噪,再对得到的观测序列进行基于输入信噪比的自适应重构,最后通过低通滤波器对重构语音进行平滑滤波,除去高频成分。实验结果表明:提出的语音增强方法具有较强的抗噪能力,重构速度快,输出的信噪比高,鲁棒性能好。     

一种非负矩阵分解的快速稀疏算法

提出了一种非负矩阵分解的快速稀疏算法,该算法有利于处理高维小样本数据.在非负矩阵分解的过程中,通过代数变换,将原高维n×m阶的非负矩阵分解转化成低维m×m阶非负矩阵分解,大大提高了分解速度.在目标函数中加入了约束稀松度的项,通过控制稀松度,提高分解得到的潜在语义信息,改进文档集的话题划分,并能快速提取主题相关的语句生成文摘.     

非负Tucker分解的随机方差缩减乘性更新算法

为了降低乘性迭代算法在求解非负Tucker分解时的计算复杂度,该文在乘性迭代的基础上,提出了一种随机方差缩减乘性更新方法.该方法先将待分解的非负张量n-模式矩阵化,再运用随机方差缩减乘性更新算法对矩阵进行非负分解,得到模式矩阵,最后通过梯度下降思想来更新核心张量.对高维数据进行非负Tucker分解时,加快收敛速度且降低...