将人声从背景音乐中分离出来。非负矩阵分解。matlab

非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，NMF）是一种常用的音频信号处理技术，用于从背景音乐中分离出人声。在Matlab中，我们可以使用NMF算法来实现这个任务。

首先，我们需要获取待处理的音频文件，并将其加载到Matlab中。然后，我们可以使用Matlab提供的音频处理工具箱来处理音频数据。在这个示例中，我们将使用MATLAB中的'audioread'函数将音频文件读取为数字信号。

接下来，我们需要将音频转换为矩阵格式。我们可以使用Matlab中的'spectrogram'函数将音频信号转换为时间-频率矩阵。在这个矩阵中，行表示频率，列表示时间，矩阵的值表示在给定时间点和频率上的能量。

然后，我们可以利用NMF算法对这个时间-频率矩阵进行分解。在Matlab中，我们可以使用'nmf'函数来执行NMF分解。通过将分解后的矩阵乘以两个非负矩阵，我们可以重构原始的时间-频率矩阵。

最后，我们可以利用重构的时间-频率矩阵将音频信号转换回时间域。使用Matlab中的'ispectrogram'函数，我们可以将时间-频率矩阵转换为音频信号，并将人声和背景音乐分离。

总结起来，利用非负矩阵分解（NMF）的方法可以将人声从背景音乐中分离出来。在Matlab中，我们可以使用'audioread'函数加载音频文件，使用'spectrogram'函数将音频信号转换为时间-频率矩阵，并使用'nmf'函数对其进行分解。最后，我们可以使用'ispectrogram'函数将时间-频率矩阵转换为音频信号，并实现人声和背景音乐的分离。