Negatif Olmayan Tensör Faktörizasyonu Kullanılarak Gözü Kapalı Ses Kaynak Ayrıştırma

Abstract

Bu çalışmada, kokteyl partisi problemi olarak da bilinen, gözü kapalı ses işareti ayrıştırma probleminin negatif olmayan tensor faktörizasyonu yöntemi kullanılarak nasıl çözüldüğü araştırılmıştır. Bugüne kadar gözü kapalı kayanak ayrıştırma probleminin çözümü için birçok yöntem önerilmiştir, ancak yeni bir yaklaşım olan Negatif Olmayan Tensör/Matris Ayrıştırması (NTF/NMF) yöntemi ise bu alanda giderek araştırmacıların dikkatini çeken bir yöntem olmaya başlamıştır. Bu çalışmada üç farklı NTF yönteminin ses işaretleri üzerindeki ayrıştırma başarımları incelenmiştir. Bu yöntemler; değişimli en küçük kareler algoritması (Alternating Least Squares, ALS), ve sırasıyla alfa ve beta olarak bilinen maliyet fonksiyonları kıllanılarak oluşturulmuş alfa ve beta algoritmalarıdır. Bu üç algoritma arasında yapılan karşılaştırmalar göstermiştir ki, ALS algoritması incelenen her koşul altında ve her değerlendirme kriterleri bakımından en yüksek ayrıştırma başarımını sergilemiştir.

In this work, the success of Nonnegative Tensor Factorization on the solution of blind audio source separation problem which is also known as ‘cocktail party problem’ is studied. There are several methods, proposed to solve the BSS problem ). One of the most recently proposed approach is called Nonnegative Tensor/matrix factorization (NTF/NMF). In this very research the separation performance of the three important NTF methods are studied. These three algotihms are; the alternating least squares (ALS) algorithm, alpha and beta algorithms which are obtained by employing gradient descent on the cost functions called α-divergence and β-divergence, respectively. It is observed that, in general the NTF methods yield quite promising results in BSS problem. More specifically the ALS and its regularized form perform better separation than alpha and beta algorithms.