دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
دانلود کتاب Audio Source Separation
دانلود کتاب جداسازی منبع صوتی
مشخصات کتاب
Audio Source Separation
ویرایش: 1
نویسندگان: Shoji Makino (eds.)
سری: Signals and Communication Technology
ISBN (شابک) : 9783319730301, 9783319730318
ناشر: Springer International Publishing
سال نشر: 2018
تعداد صفحات: 389
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 15 مگابایت
قیمت کتاب (تومان) : 47,000
کلمات کلیدی مربوط به کتاب جداسازی منبع صوتی: پردازش سیگنال، تصویر و گفتار
در صورت تبدیل فایل کتاب Audio Source Separation به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب جداسازی منبع صوتی نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
توضیحاتی در مورد کتاب جداسازی منبع صوتی
این کتاب اولین مروری جامع از مبحث جذاب جداسازی منابع صوتی بر اساس فاکتورسازی ماتریس غیرمنفی، شبکه های عصبی عمیق و تجزیه و تحلیل مولفه های پراکنده را ارائه می دهد.
بخش اول کتاب جداسازی منبع تک کانالی را بر اساس فاکتورسازی ماتریس غیرمنفی (NMF) پوشش میدهد. پس از مقدمهای بر این تکنیک، دو فصل دیگر جداسازی منابع شناختهشده را با استفاده از فاکتورسازی طیفنگاری غیر منفی و مدلهای NMF زمانی توصیف میکنند. در بخش دو، روشهای NMF به جداسازی منبع چند کاناله بسط داده شدهاند. بخش سوم، تکنیکهای شبکه عصبی عمیق (DNN) را با فصلهایی در مورد جداسازی چند کاناله و تک کانالی، و یک فصل دیگر در مورد تخمین ماسک مبتنی بر DNN برای جداسازی گفتار تککانالی معرفی میکند. در بخش چهار، تجزیه و تحلیل اجزای پراکنده (SCA) با فصلهایی در مورد جداسازی منبع با استفاده از مدلسازی آمار جهتگیری صوتی، تکنیکهای مبتنی بر چند میکروفون MMSE و روشهای نقشه انتشار مورد بحث قرار گرفته است.این کتاب گرد هم میآورد. محققان پیشرو برای ارائه درمان های آموزشی مانند و عمیق در مورد موضوعات اصلی جداسازی منابع صوتی، با هدف تبدیل شدن به منبع قطعی برای درمان جامع، معتبر و در دسترس. این کتاب برای دانشجویان فارغ التحصیل و محققانی نوشته شده است که به تکنیک های جداسازی منابع صوتی بر اساس NMF، DNN و SCA علاقه مند هستند.
توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی
This book provides the first comprehensive overview of the fascinating topic of audio source separation based on non-negative matrix factorization, deep neural networks, and sparse component analysis.
The first section of the book covers single channel source separation based on non-negative matrix factorization (NMF). After an introduction to the technique, two further chapters describe separation of known sources using non-negative spectrogram factorization, and temporal NMF models. In section two, NMF methods are extended to multi-channel source separation. Section three introduces deep neural network (DNN) techniques, with chapters on multichannel and single channel separation, and a further chapter on DNN based mask estimation for monaural speech separation. In section four, sparse component analysis (SCA) is discussed, with chapters on source separation using audio directional statistics modelling, multi-microphone MMSE-based techniques and diffusion map methods.The book brings together leading researchers to provide tutorial-like and in-depth treatments on major audio source separation topics, with the objective of becoming the definitive source for a comprehensive, authoritative, and accessible treatment. This book is written for graduate students and researchers who are interested in audio source separation techniques based on NMF, DNN and SCA.
فهرست مطالب
Front Matter ....Pages i-viii
Single-Channel Audio Source Separation with NMF: Divergences, Constraints and Algorithms (Cédric Févotte, Emmanuel Vincent, Alexey Ozerov)....Pages 1-24
Separation of Known Sources Using Non-negative Spectrogram Factorisation (Tuomas Virtanen, Tom Barker)....Pages 25-48
Dynamic Non-negative Models for Audio Source Separation (Paris Smaragdis, Gautham Mysore, Nasser Mohammadiha)....Pages 49-71
An Introduction to Multichannel NMF for Audio Source Separation (Alexey Ozerov, Cédric Févotte, Emmanuel Vincent)....Pages 73-94
General Formulation of Multichannel Extensions of NMF Variants (Hirokazu Kameoka, Hiroshi Sawada, Takuya Higuchi)....Pages 95-124
Determined Blind Source Separation with Independent Low-Rank Matrix Analysis (Daichi Kitamura, Nobutaka Ono, Hiroshi Sawada, Hirokazu Kameoka, Hiroshi Saruwatari)....Pages 125-155
Deep Neural Network Based Multichannel Audio Source Separation (Aditya Arie Nugraha, Antoine Liutkus, Emmanuel Vincent)....Pages 157-185
Efficient Source Separation Using Bitwise Neural Networks (Minje Kim, Paris Smaragdis)....Pages 187-206
DNN Based Mask Estimation for Supervised Speech Separation (Jitong Chen, DeLiang Wang)....Pages 207-235
Informed Spatial Filtering Based on Constrained Independent Component Analysis (Hendrik Barfuss, Klaus Reindl, Walter Kellermann)....Pages 237-278
Recent Advances in Multichannel Source Separation and Denoising Based on Source Sparseness (Nobutaka Ito, Shoko Araki, Tomohiro Nakatani)....Pages 279-300
Multimicrophone MMSE-Based Speech Source Separation (Shmulik Markovich-Golan, Israel Cohen, Sharon Gannot)....Pages 301-331
Musical-Noise-Free Blind Speech Extraction Based on Higher-Order Statistics Analysis (Hiroshi Saruwatari, Ryoichi Miyazaki)....Pages 333-364
Audio-Visual Source Separation with Alternating Diffusion Maps (David Dov, Ronen Talmon, Israel Cohen)....Pages 365-382
Back Matter ....Pages 383-385
