When we place microphones close to a sound source near other sources in audio recording, the obtained audio signal includes undesired sound from the other sources, which is often called cross-talk or bleeding sound. For many audio applications including onstage sound reinforcement and sound editing after a live performance, it is important to reduce the bleeding sound in each recorded signal. However, since microphones are spatially apart from each other in this situation, typical phase-aware blind source separation (BSS) methods cannot be used. We propose a phase-insensitive method for blind bleeding-sound reduction. This method is based on time-channel nonnegative matrix factorization, which is a BSS method using only amplitude spectrograms. With the proposed method, we introduce the gamma-distribution-based prior for leakage levels of bleeding sounds. Its optimization can be interpreted as maximum a posteriori estimation. The experimental results of music bleeding-sound reduction indicate that the proposed method is more effective for bleeding-sound reduction of music signals compared with other BSS methods.


翻译:当我们把麦克风放在声源接近其他录音来源的地方时,获得的音频信号包括来自其他来源的不想要的声音,通常称为交叉交谈或出血声。对于许多音频应用程序,包括台声加固和现场表演后音响编辑,重要的是减少每个记录信号中的出血声。然而,由于麦克风在空间上彼此不尽相同,在这种情况下不能使用典型的有相识的盲源分离方法。我们提议了一种对减少失明的声波分解方法。这个方法基于时间频道非阴性矩阵因子化,这是一种使用振动光光谱的BSS方法。我们采用拟议方法,在流血声的泄漏程度之前采用伽马分流法。其优化可以解释为最大事后估计。音乐出血减少的实验结果表明,与其他BSS方法相比,拟议方法对于减少音乐信号出血效果更有效。

0
下载
关闭预览

相关内容

【WWW2021】张量时间序列网络
专知会员服务
44+阅读 · 2021年4月20日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年4月2日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
108+阅读 · 2020年5月3日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Interspeech 2019 | 从顶会看语音技术的发展趋势
AI科技评论
16+阅读 · 2019年9月19日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年4月19日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月18日
VIP会员
相关资讯
Interspeech 2019 | 从顶会看语音技术的发展趋势
AI科技评论
16+阅读 · 2019年9月19日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年4月19日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员