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基于NMF的简单鼓分离方法：在和弦音乐中应用NMF进行鼓分离-MATLAB开发

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简介：
本项目提出了一种利用非负矩阵分解（NMF）技术从和弦音乐中有效分离鼓声信号的方法，并提供了MATLAB实现。 这段脚本展示了如何使用NMF（非负矩阵分解）来提取鼓声部分从伴有时值音乐的音频信号中。它利用了Mathworks文件交换中的NMF和Signal类。 技术的主要步骤包括： 1. 计算不同频段的起始点。 2. 将整个信号建模为NMF，并初始化与鼓相关的H矩阵分量。 3. 对原始信号进行滤波处理。 对于小文件（大约30秒），该代码应该能够正常运行。当使用此脚本开展研究工作时，请引用以下文献： @article{LiutkusGPSS， author = {A. Liutkus, R. Badeau, G. Richard}， journal={IEEE Transactions on Signal Processing}, title={高斯过程在欠定源分离中的应用}, year={2011}, month={7月}, volume={59}, number={7}, pages = {3155 - 3167} doi ={10.1109/TSP}

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  • 基于NMF的简单鼓分离方法：在和弦音乐中应用NMF进行鼓分离-MATLAB开发
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    本项目提出了一种利用非负矩阵分解（NMF）技术从和弦音乐中有效分离鼓声信号的方法，并提供了MATLAB实现。 这段脚本展示了如何使用NMF（非负矩阵分解）来提取鼓声部分从伴有时值音乐的音频信号中。它利用了Mathworks文件交换中的NMF和Signal类。 技术的主要步骤包括： 1. 计算不同频段的起始点。 2. 将整个信号建模为NMF，并初始化与鼓相关的H矩阵分量。 3. 对原始信号进行滤波处理。 对于小文件（大约30秒），该代码应该能够正常运行。当使用此脚本开展研究工作时，请引用以下文献： @article{LiutkusGPSS， author = {A. Liutkus, R. Badeau, G. Richard}， journal={IEEE Transactions on Signal Processing}, title={高斯过程在欠定源分离中的应用}, year={2011}, month={7月}, volume={59}, number={7}, pages = {3155 - 3167} doi ={10.1109/TSP}
     
  • 基于NMF的盲源分离算法程序
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    本程序采用非负矩阵分解(NMF)技术实现盲源分离，适用于信号处理与模式识别等领域。通过优化算法提高计算效率和分离精度，便于用户在多种应用场景中快速部署使用。 非负矩阵分解（Nonnegative Matrix Factor），简称NMF，是由Lee和Seung于1999年在《自然》杂志上提出的一种矩阵分解方法。它使得所有分量均为非负值，并且同时实现非线性的维数约减。NMF已成为信号处理、生物医学工程、模式识别、计算机视觉和图像工程等研究领域中最受欢迎的多维数据处理工具之一。
     
  • icalabSignal_NMF程序_基于NMF的盲源分离_观测器_PCAICA方法
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    简介：icalabSignal_NMF是一款采用非负矩阵分解（NMF）技术进行盲源信号分离的软件工具，结合PCA和ICA算法优化信号处理与分析。 18后处理工具主要包括通过去除不必要的组件、噪声或伪像对原始数据进行压缩和重建（即“清理”）。该算法不仅能够执行独立成分分析（ICA），还支持二阶统计盲源分离（BSS）、稀疏分量分析（SCA）、非负矩阵分解（NMF）、平滑分量分析（SmoCA）以及因子分析（FA）。此外，它还可以处理任何形式的矩阵因式分解 X = HS + N 或 Y = WX，其中 H=W+ 是混合或基本向量矩阵；X 表示观测数据矩阵；S 代表原始数据矩阵；N 则是其他噪声来源。ICA/BSS 算法虽然功能强大且基于纯粹数学公式，但其机械程序较为复杂：一旦最佳实施完成后，用户所需的操作就变得很少了。ICALAB的成功和有效使用在很大程度上依赖于先验知识、常识以及对预处理与后处理工具的恰当应用。
     
  • nmf代码.zip_CNN中NMF的应用与改进_非负矩阵分解
    优质
    本项目探讨了在CNN模型中应用非负矩阵分解(NMF)技术及其优化方法，通过分析和实验验证提升模型性能的新途径。文件内含相关代码实现。 实现多种非负矩阵分解方法，包括交替最小二乘法以及改进的交替非负最小二乘法。
     
  • Spleeter_5声道五种声音分离_架子鼓钢琴音乐声音提取_5stems.tar.gz
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    Spleeter是一款先进的音频处理工具，能够高效地将音乐文件分解为五个独立的声音轨道（人声、和声、打击乐、贝斯线及伴奏乐器），提供高质量的五声道分离效果。 GitHub下载较慢的话，可以尝试其他方式获取。关于spleeter音乐人声分离的环境搭建和运行，请参考我写的另一篇文章《spleeter音乐人声分离环境搭建和运行windows+ubuntu18.04》。
     
  • 非负矩阵分解及其NMF算法在Matlab中的应用
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    本文探讨了非负矩阵分解（NMF）的基本理论，并详细介绍了其在MATLAB环境下的实现方法和具体应用案例。通过实例分析展示了NMF算法在数据挖掘与机器学习领域的强大功能，为相关研究者提供有价值的参考信息。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：非负矩阵分解_non-negative matrix factorization_NMF算法_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可以联系原作者进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 用MATLAB进行音频分离
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    本项目利用MATLAB软件平台，采用信号处理技术对混合音频信号进行有效分离。通过算法优化实现清晰提取目标音轨，适用于音乐研究和声音工程领域。 使用MATLAB对混杂的鸟声和火车声进行分离，分别得到单独的鸟叫声和火车声音。
     
  • NMF的MATLAB代码-ISSCabac：利用上下文自适应二进制算数编码进行有知觉源分离
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    本文介绍了基于MATLAB的非负矩阵分解(NMF)与ISS-CABAC结合的方法，用于感知源信号分离，通过引入上下文自适应二进制算术编码技术优化压缩效率和音质。 该软件包提供了高英博（音译）在ICASSP2018论文中的实验结果，其内容涉及非负因子分解参数的自适应编码及其应用在知源分离中。此外，还提供了一个基于上下文的自适应二进制算术编码(CABAC)引擎的MATLAB接口，并从该引擎提取了CABAC组件。我们提供了易于使用的MATLAB CABAC类以及与之相关的MEX接口。 对于安装，请克隆或下载此存储库，在Linux系统下，使用LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6 [INSERT_MATLAB_PATH_HERE]/bin/matlab&运行。否则可能会遇到错误信息：version GLIBCXX_3.4.21 not found。 要执行推荐的ISS方法代码，请进入ISS文件夹并运行ISS.m脚本；若想查看CABAC的基本用法，可直接转到CABAC文件夹，并运行cabacDemo.m。该软件包已在Windows 10和Ubuntu 16.04系统上进行了测试及编译。
     
  • 基于MATLAB的NMF代码-NmfClustering：利用非负矩阵分解进行数据聚类的方法
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    NmfClustering是一款基于MATLAB开发的工具箱，采用非负矩阵分解(NMF)技术对数据集执行高效聚类分析。该方法通过优化非负系数矩阵实现模式识别与信息提取，适用于多种领域的大规模数据分析任务。 非负矩阵分解（NMF）的MATLAB代码可以用来处理各种数据集中的模式识别问题。这种技术通过将复杂的数据表示为一组基本元素及其权重组合来简化数据分析过程，特别适用于图像处理、文本挖掘等领域。编写或使用现成的NMF函数能够帮助研究人员和工程师快速实现其应用目标。 如果您需要具体的MATLAB代码示例，可以尝试查找相关的学术论文或者开源社区中分享的技术文档；同时也可以参考官方文档获取更多关于非负矩阵分解算法及其在MATLAB中的实现细节的信息。
     
  • 使用Tensorflow的Deezer音源分离库（通过命令行提取人声、钢琴和鼓声等）- Python
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    这是一款基于TensorFlow开发的开源Python工具包，由音乐科技公司Deezer提供。该库允许用户通过简单的命令行操作，从音频文件中精准地分离出人声、钢琴声或鼓点等特定乐器的声音信号。 Spleeter 是 Deezer 的一个音源分离库，使用 Python 编写的预训练模型，并基于 TensorFlow 构建。 该工具允许用户轻松地训练自己的源分离模型（前提是您拥有包含孤立音频源的数据集），并且提供了最先进的预训练模型来执行各种风格的音乐元素分离。这些包括人声与伴奏、鼓和贝斯等其他乐器的分离，以及更详细的五音轨分割：人声、鼓、贝斯、钢琴和其他部分。 Spleeter 在 musdb 数据集中表现出色，并且在 GPU 上运行时能够以比实时快 100 倍的速度将音频文件拆分为四个独立轨道。设计上支持直接通过命令行使用，同时也可作为 Python 库集成到您自己的开发环境中进行更深入的定制化应用。 安装方式多样，既可以通过 Conda 和 pip 安装，也可以选择 Docker 进行部署和运行。对于初次使用者来说，无需任何前期准备即可快速开始体验 Spleeter 的强大功能。