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복수의 음원소스들의 각각에 상응하는 시간에 따른 주파수별 출력신호인 결과출력들을 생성하는 단계; 상기 음원소스들의 각각에 상응하는 상기 결과출력들을 일정한 클리크 단위로 나누고, 상기 클리크 단위 및 출력결과를 모델링하기 위한 확률밀도 함수의 모양을 결정하는 복수의 파라미터들에 기초하여 계산되는 복수의 분산들 중 하나의 적용분산을 결정하는 단계;상기 적용분산에 따라 어그질러리 변수를 계산하는 단계; 상기 어그질러리 변수에 기초하여 생성되는 어그질러리 함수의 값을 최소화하는 디믹싱 매트릭스를 계산하고, 업데이트하는 단계; 및상기 시간에 따른 상기 주파수별 입력신호에 상기 디믹싱 매트릭스를 적용하여 복수의 음원소스들에 상응하는 출력신호를 제공하는 단계를 포함하고, 상기 복수의 파라미터들의 값은 변경가능한 것을 특징으로 하는 독립벡터분석 방법
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제1항에 있어서,상기 복수의 분산들 중 제1 분산은 Maximum likelihood estimation (MLE) 알고리즘에 기초하여 상기 결과출력들을 상기 클리크 단위로 나누어 계산되는 분산인 것을 특징으로 하는 독립벡터분석 방법
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제2항에 있어서,상기 복수의 분산들 중 제2 분산은 Non-negative matrix factorization (NMF) 알고리즘에 기초하여 상기 결과출력들을 상기 클리크 단위로 나누어 계산되는 분산인 것을 특징으로 하는 독립벡터분석 방법
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제3항에 있어서,상기 제2 분산은 상기 NMF 알고리즘에 기초하여 액티베이션 및 베이시스가 재귀적으로 업데이트되는 것을 특징으로 하는 독립벡터분석 방법
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제1항에 있어서,상기 디믹싱 매트릭스는 온라인 방식에 따라 재귀적으로 업데이트되는 것을 특징으로 하는 독립벡터분석 방법
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제1항에 있어서, 상기 디믹싱 매트릭스가 업데이트되는 과정 중에 정규화하는 방식은 복수의 매트릭스 정규화 방식들 중 하나인 것을 특징으로 하는 독립벡터분석 방법
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제 6항에 있어서, 상기 복수의 매트릭스 정규화 방식들 중 제1 정규화 방식은, , (여기서, 는 디믹싱 매트릭스, 는 어그질러리 변수, 는 k번째 주파수 빈이 포함되는 클리크의 개수)를 만족하고, 상기 복수의 매트릭스 정규화 방식들 중 제2 정규화 방식은, , (여기서, 는 디믹싱 매트릭스)를 만족하고, 상기 복수의 매트릭스 정규화 방식들 중 제3 정규화 방식은,, (여기서, 는 매트릭스의 대각 성분을 제외한 모든 성분이 0이 되는 연산)를 만족하도록 정규화하는 것을 특징으로 하는 독립벡터분석 방법
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제3항에 있어서,상기 적용분산은 상기 제1 분산 및 상기 제2 분산 중 하나인 것을 특징으로 하는 독립벡터분석 방법
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제8항에 있어서,상기 클리크 단위는 상기 디믹싱 매트릭스 업데이트 방법이 동작하기 전에 미리 설정되는 것을 특징으로 하는 독립벡터분석 방법
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제8항에 있어서, 상기 클리크 단위는 상기 디믹싱 매트릭스 업데이트 방법이 동작하는 동안 변경되는 것을 특징으로 하는 독립벡터분석 방법
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제8항에 있어서,제1 시간간격 동안의 상기 적용분산 및 상기 제1 시간간격 이후, 제2 시간간격 동안의 상기 적용분산이 상이한 것을 특징으로 하는 독립벡터분석 방법
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제1항에 있어서,상기 적용분산의 값은 1로 고정되는 것을 특징으로 하는 독립벡터분석 방법
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복수의 음원소스들의 각각에 상응하는 시간에 따른 주파수별 출력신호인 결과출력들을 생성하는 결과출력 생성부; 상기 음원소스들의 각각에 상응하는 상기 결과출력들을 일정한 클리크 단위로 나누고, 상기 클리크 단위 및 출력결과를 모델링하기 위한 확률밀도 함수의 모양을 결정하는 복수의 파라미터들에 기초하여 계산되는 복수의 분산들 중 하나의 적용분산을 결정하는 적용분산 결정부; 상기 적용분산에 따라 어그질러리 변수를 계산하는 변수 계산기; 상기 어그질러리 변수에 기초하여 생성되는 어그질러리 함수의 값을 최소화하는 디믹싱 매트릭스를 계산하고, 업데이트하는 매트릭스 업데이트부를 포함하고, 상기 시간에 따른 상기 주파수별 입력신호에 상기 디믹싱 매트릭스를 적용하여 복수의 음원소스들에 상응하는 출력신호를 제공하는 독립벡터분석 장치
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제13항에 있어서,상기 복수의 분산들 중 제1 분산은 Maximum likelihood estimation (MLE) 알고리즘에 기초하여 상기 결과출력들을 상기 클리크 단위로 나누어 계산되는 분산이고, 상기 복수의 분산들 중 제2 분산은 Non-negative matrix factorization (NMF) 알고리즘에 기초하여 상기 결과출력들을 상기 클리크 단위로 나누어 계산되는 분산인 것을 특징으로 하는 독립벡터분석 장치
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제13항에 있어서, 상기 디믹싱 매트릭스가 업데이트되는 과정 중에 정규화하는 방식은 복수의 매트릭스 정규화 방식들 중 하나인 것을 특징으로 하는 독립벡터분석 장치
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제 15항에 있어서, 상기 복수의 매트릭스 정규화 방식들 중 제1 정규화 방식은, , (여기서, 는 디믹싱 매트릭스, 는 어그질러리 변수, 는 k번째 주파수 빈이 포함되는 클리크의 개수)를 만족하고, 상기 복수의 매트릭스 정규화 방식들 중 제2 정규화 방식은, , (여기서, 는 디믹싱 매트릭스)를 만족하고, 상기 복수의 매트릭스 정규화 방식들 중 제3 정규화 방식은,, (여기서, 는 매트릭스의 대각 성분을 제외한 모든 성분이 0이 되는 연산)를 만족하도록 정규화하는 것을 특징으로 하는 독립벡터분석 장치
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