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Method for estimating the number of sound sources using SVM in sound source separation

机译:在声源分离中使用SVM估计声源数量的方法

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摘要

In sound source separation, the estimation of the number of sources is an important factor which greatly affects the performance of the separation system. It is known that the eigenvalue distribution of the spatial correlation matrix reflects the number of sources. In this report, a method of estimating the number of sources by classifying the eigenvalue distribution using Support Vector Machines (SVM) is proposed. An evaluation of this method using real world data is also reported.
机译:在声源分离中,源的数量估计是极大地影响分离系统性能的重要因素。 众所周知,空间相关矩阵的特征值分布反映了源的数量。 在本报告中,提出了一种通过对使用支持向量机(SVM)进行分类来估计来源数量的方法。 还报告了使用现实世界数据的这种方法的评估。

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