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基於非負值矩陣分解的雙聲道鼓聲分離技術及其應用

為了解決iZotope RX 9的問題，作者蔡承育 這樣論述：

本研究旨在探討非負矩陣（NMF）對於雙聲道鼓組訊號聲源分離的效果，並將聲源分離結果更進一步應用自動混音（Automix）。本論文首度提出使用兩支overhead 麥克風訊號組成雙聲道鼓組訊號，並從其中分離出八種鼓組樂器。鼓組訊號聲源分離實驗的結果如下。分離方式以Score-informed雙聲道 NMF最佳。綜合考量下，使用雙聲道聲源分離的效果比使用單聲道聲源分離、業界工具聲源分離的效果佳且泛用。相較於KL散度（Kullback Leibler Divergence, KL Divergence）以及板倉齋藤距離（Itakura Saito Divergence, IS Divergence

），聲源分離系統使用歐式距離（Euclidean Distance）作為成本函式效果最佳。自動混音實驗的結果如下。自動混音後比自動混音前的結果更接近人工混音。鼓組訊號聲源分離實驗的建議如下。為了使NMF更精確地分離，建議增加更多不同位置麥克風的dictionary。為了提升鼓組聲源分離系統的表現，建議使用更進階方法，例如神經網路來解鼓組聲源分離議題。自動混音實驗的建議如下。為自動混音系統增加除了音量的混音方式。例如等化器（Equalizer)、殘響（Reverb)、Pan。並將人耳對於不同頻段的敏感度不同列入自動混音系統。