# #作者：韦访 ------韦访 201902151、概述上一讲，我们大概介绍了LSTM及其变体的结构，这一讲，我们使用它来实现将音乐文件中的人声和背景音乐分离的功能。环境配置：操作系统：Win10 64位显卡：GTX 1080tiPython：Python3.7TensorFlow：1.15.02、下载数据集我们想分离音乐中的人声和背景音乐，那么训练集中至少得有两种数据，第一种是纯人声数据，
盲源分离算法的研究独立成分分析(Independent Component Analysis, ICA)的原理及简单应用。ICA也是一种矩阵分解算法。与之相关的是一个著名的“鸡尾酒会问题”。2.形式化表达主要就是找出对应的那个混淆矩阵。3.算法步骤1.将原始数据组装成为n行m列矩阵X 2.将X的每一行零均值化，即每个数减去对应那一行的均值。 3.对数据进行白化处理。白化处理（“零均值化”和“空间解
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2023-11-08 22:54:15
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盲源分离在维基百科的定义：指的是从多个观测到的混合信号中分析出没有观测的原始信号。通常观测到的混合信号来自多个传感器的输出，并且传感器的输出信号独立（线性不相关）。盲信号的“盲”字强调了两点：1)原始信号并不知道；2)对于信号混合的方法也不知道。最常用在的领域是在数字信号处理，且牵涉到对混合讯号的分析。盲信号分离最主要的目标就是将原始的信号还原出原始单一的讯号。一个经典的例子是鸡尾酒会效应，当许多
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2023-10-19 06:42:38
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盲源分离（Blind Source Separation, BSS）是解决“鸡尾酒会问题（The Cocktail Party Problem）”的利器之一，其目的就是要将各个源信号，或后续问题中需要用到的某个或某些源信号从观测得到的混合信号中分离出来。所谓“盲源”，指的是源信号本身的波形、源信号的数目、信号源的位置等关于源信号的先验知识，以及观测点的位置、混合环境的信息等关于混合环境的先验知识未
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2023-09-07 12:47:38
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让我们来了解下MOS吧。1. 三个极的判定 G极(gate)—栅极，不用说比较好认 S极(source)—源极，不论是P沟道还是N沟道，两根线相交的就是 D极(drain)—漏极，不论是P沟道还是N沟道，是单独引线的那边2. N沟道与P沟道判别 箭头指向G极的是N沟道 箭头背向G极的是P沟道3. 寄生二极管方向判定 不论N沟道还是P沟道MOS管，中间衬底箭头方向和寄生二极管的箭头方向总是一致的：要
(MACD]01=中文全名：平滑异同移动平均线02=英文全名：Moving Average Convergence Divergence03=指标热键：MACD04=原始参数值：12、26、905=指标应用法则：06=1.DIF向上交叉MACD，为买进信号；DIF向下交叉MACD，为卖出信号。07=2.DIF连续两次向下交叉MACD，将造成较大的跌幅。08=3.DIF连续两次向上交叉MACD，将
这几天辞职在家，找工作别人嫌我太菜，只能在家敲敲demo,坐等面试通知，鸭梨山大。这几天出去面试，面试官一开口就是Rxjava,mvp模型，说真的，这东西我在开发中真的还没用（1是因为我太菜，2是以前公司的产品没有这需求），当然，以前也敲过一些demo,但是面试官问起来，真的不知道怎么回答，于是，这几天便在家又好好的学习一遍，敲敲demo,加强记忆，免得下次面试还是这样。好了，言归正传，一起来看一
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2024-07-07 17:02:18
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目录效果演示Demucs介绍Demucs的使用Demucs原理效果演示https://www.bilibili.com/video/BV123411i7ZY/https://www
原创
2024-04-11 14:32:51
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-04-05 00:44:12
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最近对计算流体力学、网格地形很感兴趣。玩了玩相关的软件和算法代码。做个简单记录。 如何模拟地形：数字高程模型希望构建如下图的地理模型颇似游戏里面的3D建模，顺藤摸瓜找到了网格地形绘制涉及到结构网格和非结构网格：这里涉及到几个概念：数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM），DEM是表示地形空间分布的一个三维向量系列{X, Y, Z},其中(X,
python是什么？ Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。那python有什么特点：Python有相对较少的关键字，结构简单，还有极其简单的语法，所以特别容易上手。 简洁，高效。这意味着执行同一个任务，python的几行代码就可以完成其他编程语言十几行才能完成的事情。我们用python和C++做一个对比，如下：Python:1 #!/usr/bin/pyth
数学描述：假设N个统计独立的未知信号S(t)经过未知信道A的传输后由M个传感器检测获得M个观测信号整个传输过程的数学模型为：为M维观测矢量，为N维未知源信号矢量，为M维加性信道噪声，A为维传递函数矩阵。盲源分离问题就是求一个分离矩阵，使得观测信号通过该矩阵，尽量的完全分离出源信号的各个组成，设为源信号估计矢量，则分离系统的数学描述为：实际中，传感器测得的信号是源信号及其延时信号的混迭，通常称卷积混
简介https://tech.ifeng.com/c/7rKbQA3qBVn 来自法国的音乐流媒体公司Deezer开源了一个音轨分离软件spleeter，只需输入一段命令就可以将音乐的人声和各种乐器声分离，支持mp3、wav、ogg等常见音频格式。 这款软件基于TensorFlow开发，效果拔群，有网友说自己曾经试过无数类似软件，spleeter是最好用的一个。 如果在GPU上运行，会比实时分解速
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2023-11-30 18:10:36
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喜欢自己用手机K歌？但K歌App里人声往往清除得不够干净，录制起来效果一般。现在有个AI神器可以干净地剥离歌曲里的乐器声啦。来自法国的音乐流媒体公司Deezer开源了一个音轨分离软件spleeter，只需输入一段命令就可以将音乐的人声和各种乐器声分离，支持mp3、wav、ogg等常见音频格式。这款软件基于TensorFlow开发，效果拔群，有网友说自己曾经试过无数类似软件，spleeter是最好用
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2023-11-06 19:03:52
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# 使用 Python 调用 Demucs 模型的完整指南
Demucs 是一个先进的神经网络模型，专门用于音频源分离（例如从音乐中分离人声和伴奏）。在这篇文章中，我们将一步步阐述如何在 Python 中调用 Demucs 模型，并展示每一步所需的代码与说明。
## 流程概述
下面是实现 Demucs 模型的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤 | 描述
盲源分离(Blind Source Separation, BSS)是阵列信号处理中用于从混合观测信号中恢复源信号的重要技术。 盲源分离基础理论 问题模型 阵列信号盲源分离的数学模型为： X(t) = A × S(t) + N(t) 其中： X(t) = [x₁(t), x₂(t), ..., xₘ ...
用ICA做盲源分离(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )盲源分离是指在信号的理论模型和源信号无法精确获知的情况下，如何从混叠信号中分离出各源信号的过程。盲源分离的目的是求得源信号的最佳估计。说的通俗一点，就相当于，假如有十个人同时说话，我用录音机把他们说的话都录下来，得到的肯定是
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2023-11-30 19:12:52
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盲源分离BSS(Blind Signal Separation)从多维观测信号中分离出源信号，除去混叠与噪声的过程。可以用于麦克风阵列的信号分析、生理电信号（EEG）等多输入多输出的采集场景，多数据指标融合分析。一般观测的通道数M会大于信号源R的数目，信号处理效果较好，称其超定模型。反之，为欠定。主要的分析方法：1.主成分分析（PCA）2.独立成分分析（ICA）1.主成分分析PCA本质
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2024-01-09 17:21:31
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# Python音乐乐器分离指南
在当今音乐制作领域，将音频中的不同乐器进行分离是一个热门的需求。本文将指导你如何在Python中实现音乐乐器分离。整个流程分多个步骤，包括环境准备、库的安装、数据预处理、模型训练和结果展示。我们将使用深度学习框架来实现这一目标。
## 总体流程
以下是实现音乐乐器分离的步骤：
| 步骤 | 描述
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2024-09-16 06:30:17
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首先先了解什么是人声背景伴奏分离，我们都知道一段视频中除了画面，还有人的声音和背景音乐。通常遇到一些歌曲伴奏找不到的情况，或是无法下载的情况，就需要用到一些专业的工具将视频中的人声和背景音乐分离出来。一般专业做视频剪辑的人都知道用AdobeAudition来对音视频进行处理。但对于目前很多玩视频VLOG博主来说，这个软件比较专业，操作起来并没有那么轻松简单。今天给大家科普一个微信小程序剪画，主要针
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2023-11-23 17:12:55
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