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【24h】

Symmetric #x03B1;-stable sparse linear regression for musical audio denoising

机译:音乐音频降噪的对称α稳定稀疏线性回归

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摘要

A new musical audio denoising technique is proposed, when the noise is modeled by an α-stable distribution. The proposed technique is based on sparse linear regression with structured priors and uses Markov Chain Monte Carlo inference to estimate the clean signal model parameters and the α-stable noise model parameters. Experiments on noisy Greek folk music excerpts demonstrate better denoising for the α-stable noise assumption than the Gaussian white noise one.
机译:当噪声由α稳定分布建模时,提出了一种新的音乐音频降噪技术。所提出的技术基于具有结构先验的稀疏线性回归,并使用马尔可夫链蒙特卡罗推理来估计纯净信号模型参数和α稳定噪声模型参数。在嘈杂的希腊民间音乐节选中进行的实验表明,对于α稳定噪声假设,其降噪效果比高斯白噪声更好。

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