Bis zu 50 % günstiger als neu 3 Jahre rebuy Garantie Professionelles Refurbishment
ElektronikMedien
Tipps & News
AppleAlle anzeigen
TabletsAlle anzeigen
HandyAlle anzeigen
Fairphone
AppleAlle anzeigen
iPhone Air Generation
GoogleAlle anzeigen
Pixel Fold
HonorAlle anzeigen
NothingAlle anzeigen
OnePlusAlle anzeigen
OnePlus 11 GenerationOnePlus 12 GenerationOnePlus 5 GenerationOnePlus 6 GenerationWeitere Modelle
SamsungAlle anzeigen
Galaxy XcoverWeitere Modelle
SonyAlle anzeigen
Weitere ModelleXperia LXperia MXperia X
XiaomiAlle anzeigen
Weitere Modelle
Tablets & eBook ReaderAlle anzeigen
Google
AppleAlle anzeigen
Zubehör
HuaweiAlle anzeigen
MatePad Pro Serie
XiaomiAlle anzeigen
Kameras & ZubehörAlle anzeigen
Kamera Bundles
ObjektiveAlle anzeigen
ZEISS
System & SpiegelreflexAlle anzeigen
Leica
WearablesAlle anzeigen
SmartwatchesAlle anzeigen
LGMotorolaSonyXiaomi
Konsolen & ZubehörAlle anzeigen
Lenovo Legion GoMSI Claw
NintendoAlle anzeigen
Nintendo Game Boy ClassicNintendo Switch Lite
PlayStationAlle anzeigen
XboxAlle anzeigen
Audio & HiFiAlle anzeigen
Zubehör
iPodAlle anzeigen
Zubehör

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Nonnegative Matrix Factorization with Adaptive Elements for Monaural Audio Source Separation

Julian Becker (Broschiert, Englisch)

Keine Bewertungen vorhanden
Optischer Zustand
Beschreibung
For monaural audio source separation, Nonnegative Matrix Factorization (NMF) has become one of the most dominant methods. This thesis contributes adaptive methods in the context of two extensions: Nonnegative Matrix Factor Deconvolution (NMFD) and constraints for NMF computation. It is shown that these elements improve separation results only under specific conditions. Consequently, adaptive algorithms are developed in this thesis. The underlying hypothesis of these modifications is that NMF components have different properties depending on the acoustical event to which they correspond. In the context of NMFD, a generalization of NMFD is proposed which makes it possible to use the deconvolution approach only on a subset of the components. Further, with this approach it is possible to adapt the parameters of NMFD on each component individually. Experimental results show that an algorithm using the generalized NMFD leads to better separation results as a comparable algorithm using NMF or NMFD. For NMF with additional constraints, two adaptive extensions are presented. The first extension adapts the constraints depending on the properties of different NMF components. As a result, these constraints are imposed stronger on the components for which they are beneficial and weaker on others. Secondly, an algorithm is developed, which also makes it possible to adapt the strength of the constraints to different entire mixtures during runtime of the NMF. Experimental results show that both algorithms are beneficial for the source separation results. The proposed adaptive elements for NMF prove to be an effective addition to the state of the art of NMF, enabling improved quality of fully automatic blind source separation of monaural audio mixtures.
Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
ab 36,99 €
Derzeit nicht verfügbar
Derzeit nicht verfügbar

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Technische Daten


Erscheinungsdatum
10.11.2016
Sprache
Englisch
EAN
9783844048148
Herausgeber
Shaker
Serien- oder Bandtitel
Aachen Series on Multimedia and Communications Engineering
Sonderedition
Nein
Autor
Julian Becker
Seitenanzahl
150
Auflage
1
Einbandart
Broschiert

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

Informationen nach EU Data Act

-.-
Leider noch keine Bewertungen
Leider noch keine Bewertungen
Schreib die erste Bewertung für dieses Produkt!
Wenn du eine Bewertung für dieses Produkt schreibst, hilfst du allen Kund:innen, die noch überlegen, ob sie das Produkt kaufen wollen. Vielen Dank, dass du mitmachst!