【Python机器学习】零基础掌握FastICA矩阵分解

本文主要是介绍【Python机器学习】零基础掌握FastICA矩阵分解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

为什么音乐和语音在同一段音频中难以区分？

在日常生活中，人们常常遇到多源信号混合的问题。例如，在一个繁忙的咖啡厅里，可能有背景音乐、人们的交谈声、咖啡机的噪音等。这些声音混合在一起，使得听者难以分辨各个声音源。有没有一种方法能够从这样的复杂环境中分离出各个独立的声音源呢？

针对这个问题，有一个解决方案是使用一种叫做独立成分分析（Independent Component Analysis，简称ICA）的算法。ICA能够从多个混合信号中提取出独立的源信号。在Python编程中，这个算法可以通过sklearn.decomposition.FastICA来实现。

假设在一个咖啡厅里有三种声音：背景音乐、人们的交谈声和咖啡机的噪音。录制下这些声音后，得到了以下模拟数据：

音乐分贝	交谈声分贝	咖啡机分贝	总分贝
30	40	20	90
35	45	25	105
32	38	22	92
28	35	18	81
29	42	19	90
31	39	21	91
33	41	23	97
34	43	24	101

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