软阈值matlab代码-dr-nmf:用于语音分离的深度递归非负矩阵分解（DR-NMF）的实现

软阈值matlab代码用于语音分离的深度递归非负矩阵分解（DR-NMF）的实现 DR-NMF是一个递归神经网络，它是由应用于稀疏NMF推理的迭代软阈值算法（ISTA）的展开迭代构建而成的。 稀疏NMF推论是在给定非负字典W的情况下推论非负稀疏系数H的任务，使得WH逼近非负观察矩阵X。对于语音分离，观察矩阵X是有声音频的原始频谱图，并且对字典W进行分区变成语音和噪声成分。 字典W的这种划分允许在STFT域中计算增强掩码。 在这里阅读论文： 指示： 使用，可以从中获得。 设置环境（更新05-03-19）。 此代码取决于某些较旧版本的软件包（请参阅。要设置conda环境，请运行以下命令： conda create --name drnmf_orig3 cudnn=5.1 gxx_linux-64=5.4.0 python=2.7 theano=0.9.0 numpy=1.11 pygpu=0.6.9 pip install keras==2.0.4 librosa==0.5.1 joblib==0.11.0 hickle jupyter 通过运行下载所需的工具箱。 通过用本地CHiME2路径