通过NMF做音频分离的程序

资 源 简 介

通过NMF做音频分离的程序

详 情 说 明

NMF（非负矩阵分解）是一种在音频处理中广泛应用的降维技术，特别适合于声源分离任务。其核心思想是将混合音频信号分解为两个非负矩阵的乘积：基矩阵和系数矩阵。

在音频分离应用中，NMF的工作流程通常分为四个阶段： 特征提取阶段：首先对混合音频进行短时傅里叶变换(STFT)，得到频谱图。这个时频表示作为NMF的输入矩阵。 字典学习阶段：通过训练数据或直接在混合音频上学习得到代表不同声源特征的基矩阵。对于人声分离，通常会预先训练包含男声和女声特征的字典。 分解阶段：将混合音频的频谱图分解为学到的基矩阵和相应的系数矩阵。这个过程会强制所有分量保持非负性。 重建阶段：根据分解结果，选择特定声源对应的基和系数进行频谱重建，再通过逆STFT转换回时域信号。

降噪处理通常通过两种方式实现：一是在字典中包含噪声基，分解后舍弃对应的分量；二是通过设置合理的稀疏性约束，使得噪声成分自动被抑制。对于人声分离，NMF能够有效利用男女声在频谱特征上的差异，通过适当的特征工程和参数调整，可以实现不错的分离效果。

实现时需要注意STFT参数的选取（如窗长、hop size）、NMF的迭代次数和收敛条件等关键参数，这些都会直接影响最终的分离质量。