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提出了一種新的獨立深度學習矩陣分析（IDLMA）框架，將深度神經網絡（DNN）和基于獨立性的多通道音頻源分離技術相結合。IDLMA利用預訓練DNN信源模型和信源間的統計獨立性進行分離，利用DNN對每個信源的時頻結構進行迭代優化，同時提高空間分頻濾波器的估計精度。作為源生成模型，我們引入了復雜的重尾分布以提高分離性能。此外，我們還討論了一種半監督的情況，即在混合信號中只能為一個源準備一個單獨錄制的音頻數據集。為了解決有限數據問題，我們提出了一種適當的數據增強方法，使DNN源模型適應于觀測信號，使IDLMA能夠在半監督的情況下工作。在有監督和半監督兩種情況下，利用訓練數據集對音樂信號進行了實驗。結果表明，該方法在分離精度方面是有效的。索引項音頻源分離，獨立成分分析，深層神經網絡，半監督學習。
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