Non-negative Matrix Factorization (NMF)

소리를 분해하고 이해하는 수학적 마법 우리는 여러 소리가 겹치는 환경에서 살고 있습니다. 예를 들어, 노래에서는 보컬과 악기가 섞이고, 회의에서는 여러 명이 동시에 말하죠.

이렇게 겹친 신호에서 각각의 원래 소리(성분)를 분리하는 기술은 매우 중요합니다. 오늘 소개할 알고리즘은 바로 NMF (Non-negative Matrix Factorization).

"모든 값이 0 이상인 행렬을, 두 개의 더 작은 0 이상 행렬의 곱으로 분해하는 기술"입니다. NMF란?

NMF는 다음과 같은 형태로 행렬을 분해합니다: V≈W⋅H V: 원본 행렬 (예: 스펙트로그램, shape = 주파수 x 시간) W: basis matrix (주파수 x rank) – 소리의 패턴 H: activation matrix (rank x 시간) – 시간에 따른 활성화 이때 중요한 제약 조건은 모든 요소가 0 이상 (non-negative)이라는 점입니다. 이 제약 덕분에 NMF는 음성이나 이미지처럼 0보다 작은 값...