一种基于最大边际似然估计从声谱图中习得极简卷积非负字典的方法

本发明公开了一种基于最大边际似然估计从声谱图中习得极简卷积非负字典的方法，属于卷积学习技术领域，通过在卷积非负框架下的习得听觉字典的过程中引入联合稀疏和共轭先验，并基于最大边际似然估计构建带有卷积非负框架下MMLE的目标函数，基于期望最大的变分推断求解最优化问题，从而习得字典W。本发明能够在无需估计激活H的条件下，直接从观测数据V中获得具有短时频谱信息的三维听觉字典W，而且避免了因为模型复杂度不足而引发的欠拟合问题，以及模型基函数过多导致的过拟合问题。