基于深度学习的音频信号特征提取的无监督方法有哪些？

目前，基于深度学习的音频信号特征提取的无监督方法主要有以下几种：

1. 自编码器（Autoencoder）：自编码器是一种无监督学习方法，它通过将输入数据压缩为低维编码，然后再将编码解压缩为与原始输入数据相同的形状，从而学习数据的特征表示。自编码器可以用于音频信号的降噪和特征提取等任务。

2. 生成式对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）：GAN是一种由生成器和判别器组成的对抗性模型，它可以生成与真实数据相似的样本。在音频信号的特征提取任务中，可以使用GAN来生成与真实音频信号相似的虚假音频信号，然后将其作为特征进行训练。

3. 变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）：VAE是一种基于概率分布的生成模型，它可以学习输入数据的潜在分布并生成新的样本。在音频信号的特征提取任务中，VAE可以学习输入数据的潜在分布，从而提取出数据的特征表示。

4. 奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）：SVD是一种矩阵分解方法，它可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积。在音频信号的特征提取任务中，可以使用SVD来分解音频信号的频谱矩阵，从而提取出频谱上的特征。

5. 独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）：ICA是一种线性无损盲源分离技术，它可以将多个信号分离为不相关的信号。在音频信号的特征提取任务中，可以使用ICA来分离音频信号的不同成分，从而提取出音频信号的特征。