I detta papper är vi intresserade av icke-negativ matris factorization (NMF) med Itakura-Saito (IS) divergens. Tidigare arbete har visat relevansen av denna kostnadsfunktion för nedbrytningen av ljudeffektspektrogram. Detta beror särskilt på dess stora variation, vilket gör den mer robust för den breda dynamiken i ljud, en egenskap som inte delas av andra populära kostnader som Euclidean avstånd eller den generaliserade Kulback-Leibler (KL) divergens. Även om de två senare kostnadsfunktionerna är konvexa är skillnaderna i informationssamhället inte det, vilket gör det mer benägna att konvergera till irrelevanta lokala minima, vilket observerats empiriskt. Syftet med detta dokument är därför att föreslå ett härdande system som främjar konvergens mellan IS-NMF och globala minima. Vår algoritm är baserad på NMF med betadivergensen, där formparametern beta fungerar som en temperaturparameter. Resultat på både syntetisk och musikdata (i ett transkription sammanhang) visar relevansen av vår strategi.
Bertin m.fl. REF föreslår ett härdande system som gynnar NMF med Itakura-Saito divergens mot globala minima.
A tempering approach for Itakura-Saito non-negative matrix factorization. With application to music transcription
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}