![](/images/graphics-bg.png)
Extended Nonnegative Tensor Factorisation Models for Musical Sound Source Separation
المؤلفون المشاركون
FitzGerald, Derry
Cranitch, Matt
Coyle, Eugene
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2008، العدد 2008 (31 ديسمبر/كانون الأول 2008)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2008-05-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Recently, shift-invariant tensor factorisation algorithms have been proposed for the purposes of sound source separation of pitched musical instruments.
However, in practice, existing algorithms require the use of log-frequency spectrograms to allow shift invariance in frequency which causes problems when attempting to resynthesise the separated sources.
Further, it is difficult to impose harmonicity constraints on the recovered basis functions.
This paper proposes a new additive synthesis-based approach which allows the use of linear-frequency spectrograms as well as imposing strict harmonic constraints, resulting in an improved model.
Further, these additional constraints allow the addition of a source filter model to the factorisation framework, and an extended model which is capable of separating mixtures of pitched and percussive instruments simultaneously.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
FitzGerald, Derry& Cranitch, Matt& Coyle, Eugene. 2008. Extended Nonnegative Tensor Factorisation Models for Musical Sound Source Separation. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2008, no. 2008, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-505107
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
FitzGerald, Derry…[et al.]. Extended Nonnegative Tensor Factorisation Models for Musical Sound Source Separation. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2008 (2008), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-505107
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
FitzGerald, Derry& Cranitch, Matt& Coyle, Eugene. Extended Nonnegative Tensor Factorisation Models for Musical Sound Source Separation. Computational Intelligence and Neuroscience. 2008. Vol. 2008, no. 2008, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-505107
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-505107
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)