論文の概要: Soft Smoothness for Audio Inpainting Using a Latent Matrix Model in
Delay-embedded Space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09746v1
- Date: Fri, 18 Mar 2022 04:58:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-21 16:11:41.221756
- Title: Soft Smoothness for Audio Inpainting Using a Latent Matrix Model in
Delay-embedded Space
- Title（参考訳）: 遅延埋め込み空間における潜在行列モデルを用いた音響インペインティングのソフトスムース
- Authors: Tatsuya Yokota
- Abstract要約: 本研究では,スムーズな時系列信号の再構成手法を提案する。
この研究の重要な概念は、信号空間におけるモデルではなく、遅延埋め込み空間におけるモデルを考えることである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.883460584034766
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Here, we propose a new reconstruction method of smooth time-series signals. A
key concept of this study is not considering the model in signal space, but in
delay-embedded space. In other words, we indirectly represent a time-series
signal as an output of inverse delay-embedding of a matrix, and the matrix is
constrained. Based on the model under inverse delay-embedding, we propose to
constrain the matrix to be rank-1 with smooth factor vectors. The proposed
model is closely related to the convolutional model, and quadratic variation
(QV) regularization. Especially, the proposed method can be characterized as a
generalization of QV regularization. In addition, we show that the proposed
method provides the softer smoothness than QV regularization. Experiments of
audio inpainting and declipping are conducted to show its advantages in
comparison with several existing interpolation methods and sparse modeling.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,平滑な時系列信号の再構成手法を提案する。
この研究の重要な概念は、信号空間におけるモデルを考えるのではなく、遅延埋め込み空間を考えることである。
言い換えると、時系列信号を行列の逆遅延埋め込みの出力として間接的に表現し、行列を制約する。
逆遅延埋め込みのモデルに基づいて、行列をスムーズな係数ベクトルでランク1に制限することを提案する。
提案モデルは畳み込みモデルと2次変動(QV)正則化と密接に関連している。
特に,提案手法はQV正則化の一般化として特徴付けられる。
また,提案手法がqv正則化よりもソフトな平滑性を提供することを示す。
音響インペインティングとデクリッピングの実験を行い、既存の補間法やスパースモデリングと比較してその利点を示す。
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