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提出了一种新的独立深度学习矩阵分析（IDLMA）框架，将深度神经网络（DNN）和基于独立性的多通道音频源分离技术相结合。IDLMA利用预训练DNN信源模型和信源间的统计独立性进行分离，利用DNN对每个信源的时频结构进行迭代优化，同时提高空间分频滤波器的估计精度。作为源生成模型，我们引入了复杂的重尾分布以提高分离性能。此外，我们还讨论了一种半监督的情况，即在混合信号中只能为一个源准备一个单独录制的音频数据集。为了解决有限数据问题，我们提出了一种适当的数据增强方法，使DNN源模型适应于观测信号，使IDLMA能够在半监督的情况下工作。在有监督和半监督两种情况下，利用训练数据集对音乐信号进行了实验。结果表明，该方法在分离精度方面是有效的。索引项音频源分离，独立成分分析，深层神经网络，半监督学习。
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