論文の概要: Deep Impulse Responses: Estimating and Parameterizing Filters with Deep Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03416v1
• Date: Mon, 7 Feb 2022 18:57:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-08 18:42:24.452103
• Title: Deep Impulse Responses: Estimating and Parameterizing Filters with Deep Networks
• Title（参考訳）: ディープインパルス応答:ディープネットワークを用いたフィルタの推定とパラメータ化
• Authors: Alexander Richard, Peter Dodds, Vamsi Krishna Ithapu
• Abstract要約: 高雑音および地中設定におけるインパルス応答推定は難しい問題である。 本稿では,ニューラル表現学習の最近の進歩に基づいて,インパルス応答のパラメータ化と推定を行う新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.830358429947
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Impulse response estimation in high noise and in-the-wild settings, with minimal control of the underlying data distributions, is a challenging problem. We propose a novel framework for parameterizing and estimating impulse responses based on recent advances in neural representation learning. Our framework is driven by a carefully designed neural network that jointly estimates the impulse response and the (apriori unknown) spectral noise characteristics of an observed signal given the source signal. We demonstrate robustness in estimation, even under low signal-to-noise ratios, and show strong results when learning from spatio-temporal real-world speech data. Our framework provides a natural way to interpolate impulse responses on a spatial grid, while also allowing for efficiently compressing and storing them for real-time rendering applications in augmented and virtual reality.
• Abstract（参考訳）: 基礎となるデータ分布を最小限に抑えた高雑音および電界環境におけるインパルス応答推定は難しい問題である。 ニューラル表現学習の最近の進歩に基づくインパルス応答のパラメータ化と推定のための新しいフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、インパルス応答と観測信号のスペクトルノイズ特性を併用して推定する、慎重に設計されたニューラルネットワークによって駆動される。 信号対雑音比が低い場合でも,推定のロバスト性を示し,時空間実世界音声データから学習した場合の強い結果を示す。 我々のフレームワークは、空間グリッド上でインパルス応答を補間する自然な方法を提供すると同時に、拡張現実およびバーチャルリアリティーにおけるリアルタイムレンダリングアプリケーションのためにそれらを効率的に圧縮し、保存することを可能にする。

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