稀疏約束非負(fù)矩陣分解方法及其應(yīng)用研究.pdf

1、“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代，信息的數(shù)量呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，而且信息維度也愈來(lái)愈大，如何處理這些海量高維數(shù)據(jù)是當(dāng)前科學(xué)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一?；谙∈杓s束的非負(fù)矩陣分解方法不僅擁有普通非負(fù)矩陣分解的非負(fù)特性，使得分解結(jié)果有直觀的物理意義，而且還可以對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)生稀疏的表示，挖掘數(shù)據(jù)背后隱含的模式或特征，便于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析。稀疏非負(fù)矩陣分解技術(shù)已廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、文本聚類(lèi)、網(wǎng)絡(luò)安全、生物醫(yī)學(xué)工程等諸多領(lǐng)域，特別是在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理任務(wù)中具有重要的理

2、論意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴在Lq范數(shù)約束的基礎(chǔ)上，提出一種基于L1/2范數(shù)的稀疏約束卷積非負(fù)矩陣分解方法，給出了一種基于乘性迭代規(guī)則的求解算法，并對(duì)收斂性進(jìn)行分析。該方法利用歐式距離衡量分解誤差，使用稀疏性更強(qiáng)的L1/2范數(shù)對(duì)分解系數(shù)進(jìn)行稀疏約束?；谏鲜龇椒?，本文還提出了一種基于L1/2稀疏約束卷積非負(fù)矩陣分解的單通道語(yǔ)音增強(qiáng)模型。該模型在刻畫(huà)語(yǔ)音基的幀間相關(guān)性和在信號(hào)稀疏表示方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。在語(yǔ)音增強(qiáng)過(guò)程

3、中，該模型先對(duì)噪聲進(jìn)行非負(fù)矩陣分解得到噪聲基，以此作為先驗(yàn)信息用于含噪語(yǔ)音的稀疏約束卷積非負(fù)矩陣分解中，并利用分解后的語(yǔ)音基和相應(yīng)系數(shù)重建干凈語(yǔ)音。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法分解后得到的語(yǔ)音基含有噪聲成分更少，相比傳統(tǒng)的語(yǔ)音增強(qiáng)方法，該模型重建后語(yǔ)音的可懂度有所提高。⑵提出一種基于交替方向乘子的正交投影非負(fù)矩陣分解方法。在普通非負(fù)矩陣分解方法中引入基矩陣正交和投影約束后，得到正交投影非負(fù)矩陣分解方法。正交約束可減少基向量之間的相關(guān)性，從而得到稀