論文の概要: Provably robust blind source separation of linear-quadratic near-separable mixtures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11966v1
• Date: Tue, 24 Nov 2020 08:53:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 13:01:37.028049
• Title: Provably robust blind source separation of linear-quadratic near-separable mixtures
• Title（参考訳）: 線形-四次ニアセパブル混合物のブラインド音源分離
• Authors: Christophe Kervazo, Nicolas Gillis, Nicolas Dobigeon
• Abstract要約: 本稿では、ブラインドソース分離の問題に対処するために、証明可能な頑健で計算可能なアルゴリズムを2つ提案する。 最初のアルゴリズムは線形BSS用に設計された連続非負射影アルゴリズム(SNPA)を一般化し、SNPALQと呼ばれる。 第2のアルゴリズムはBFアルゴリズムであり、SNPALQの処理後ステップとして使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.421497829305057
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we consider the problem of blind source separation (BSS) by departing from the usual linear model and focusing on the linear-quadratic (LQ) model. We propose two provably robust and computationally tractable algorithms to tackle this problem under separability assumptions which require the sources to appear as samples in the data set. The first algorithm generalizes the successive nonnegative projection algorithm (SNPA), designed for linear BSS, and is referred to as SNPALQ. By explicitly modeling the product terms inherent to the LQ model along the iterations of the SNPA scheme, the nonlinear contributions of the mixing are mitigated, thus improving the separation quality. SNPALQ is shown to be able to recover the ground truth factors that generated the data, even in the presence of noise. The second algorithm is a brute-force (BF) algorithm, which is used as a post-processing step for SNPALQ. It enables to discard the spurious (mixed) samples extracted by SNPALQ, thus broadening its applicability. The BF is in turn shown to be robust to noise under easier-to-check and milder conditions than SNPALQ. We show that SNPALQ with and without the BF postprocessing is relevant in realistic numerical experiments.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,通常の線形モデルから離れ,線形四進法(LQ)モデルに焦点をあてることで,ブラインドソース分離(BSS)の問題を考える。 本稿では,データ集合のサンプルとしてソースが現れることを要求される分離可能性仮定の下でこの問題に取り組むために,2つの証明可能なロバストで計算可能なアルゴリズムを提案する。 最初のアルゴリズムは線形BSS用に設計された連続非負射影アルゴリズム(SNPA)を一般化し、SNPALQと呼ばれる。 SNPAスキームの繰り返しに沿ったLQモデル固有の積項を明示的にモデル化することにより、混合の非線形寄与を緩和し、分離品質を向上させる。 SNPALQは、ノイズの存在下でも、データを生成する基底的真理因子を復元できることが示されている。 第2のアルゴリズムはブルートフォース(bf)アルゴリズムであり、snpalqの処理後ステップとして使用される。 SNPALQによって抽出された(混合)サンプルを廃棄し、適用性を広げる。 BFは、SNPALQよりも簡易で穏やかな条件下では、ノイズに対して頑丈である。 実数値実験では,BF後処理を伴わないSNPALQが有効であることを示す。

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