論文の概要: On Filter Generalization for Music Bandwidth Extension Using Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07274v2
• Date: Wed, 6 Jan 2021 08:45:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 13:18:41.742325
• Title: On Filter Generalization for Music Bandwidth Extension Using Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いた音楽帯域拡張のためのフィルタ一般化について
• Authors: Serkan Sulun, Matthew E. P. Davies
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークを用いて帯域幅拡張問題を定式化し、帯域幅制限信号がネットワークへの入力として提供される。 本研究の主な貢献は,ネットワークのトレーニングおよびテストにおいて,低域通過フィルタの選択が与える影響である。 本稿では,トレーニング中に複数の低域通過フィルタを利用するデータ拡張戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40611352512781856
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we address a sub-topic of the broad domain of audio enhancement, namely musical audio bandwidth extension. We formulate the bandwidth extension problem using deep neural networks, where a band-limited signal is provided as input to the network, with the goal of reconstructing a full-bandwidth output. Our main contribution centers on the impact of the choice of low pass filter when training and subsequently testing the network. For two different state of the art deep architectures, ResNet and U-Net, we demonstrate that when the training and testing filters are matched, improvements in signal-to-noise ratio (SNR) of up to 7dB can be obtained. However, when these filters differ, the improvement falls considerably and under some training conditions results in a lower SNR than the band-limited input. To circumvent this apparent overfitting to filter shape, we propose a data augmentation strategy which utilizes multiple low pass filters during training and leads to improved generalization to unseen filtering conditions at test time.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音楽帯域幅拡張(musical audio bandwidth extension)という,幅広い音声強調領域のサブトピックについて述べる。 本稿では,全帯域幅出力の再構成を目標とし,帯域制限信号がネットワークへの入力として提供されるディープニューラルネットワークを用いて帯域拡張問題を定式化する。 本研究の主な貢献は,ネットワークのトレーニングおよびテストにおいて,低域通過フィルタの選択が与える影響である。 ResNetとU-Netの2つの異なる技術状況において、トレーニングとテストのフィルタが一致した場合、最大7dBの信号-雑音比(SNR)の改善が得られることを示す。 しかし、これらのフィルタが異なる場合、改善は著しく低下し、一部の訓練条件下では帯域制限入力よりも低いSNRが得られる。 この明らかなフィルタ形状への過剰フィットを回避するために,訓練中に複数のローパスフィルタを用いたデータ拡張戦略を提案する。

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