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申请/专利权人：电子科技大学中山学院
摘要：本发明公开了一种基于改进NMF和K‑means++的高精度音频信号去噪方法。所述方法包括：S1.获取音频信号的原始矩阵，随机选择原始矩阵中的样本点进行聚类操作；S2.计算数据与聚类中心的距离，分配数据到最近的聚类中，输出聚类中心组成矩阵，作为NMF算法训练过程中字典矩阵的初始值；S3.在原始NMF算法中的稀疏编码部分，引入正则化参数，使正则化参数α与系数矩阵H进行迭代，同时对字典矩阵进行按列更新；S4.将带有噪声的语音信号进行分离，输出干净的语音信号。本发明结合了NMF和K‑means++算法的优点，并对NMF算法进行了改进，解决NMF算法因初始化敏感，容易陷入局部最优解的缺点，提高了音频信号去噪的准确性和精度。
主权项：1.一种基于改进NMF和K-means++的高精度音频信号去噪方法，其特征在于包括以下步骤：S1.获取音频信号的原始矩阵，随机选择原始矩阵中的样本点进行聚类操作；S2.计算数据与聚类中心的距离，分配数据到最近的聚类中，输出聚类中心组成矩阵，作为NMF算法训练过程中字典矩阵的初始值；S3.在原始NMF算法中的稀疏编码部分，引入正则化参数，使正则化参数与系数矩阵进行迭代，同时对字典矩阵进行按列更新；S4.将带有噪声的语音信号进行分离，输出干净的语音信号。
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百度查询： 电子科技大学中山学院 一种基于改进NMF和K-means++的高精度音频信号去噪方法
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