論文の概要: Robust Time Series Denoising with Learnable Wavelet Packet Transform
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06126v1
- Date: Mon, 13 Jun 2022 13:05:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-14 18:22:35.794790
- Title: Robust Time Series Denoising with Learnable Wavelet Packet Transform
- Title（参考訳）: 学習可能なウェーブレットパケット変換を用いたロバスト時系列デノーミング
- Authors: Gaetan Frusque, Olga Fink
- Abstract要約: 多くのアプリケーションでは、後の分析や学習タスクの前に、信号の復号化が最初の前処理ステップであることが多い。
本稿では,ウェーブレットパケット変換の学習可能なバージョンである信号処理にインスパイアされたディープ・ラーニング・デノイング・モデルを適用することを提案する。
本稿では,提案アルゴリズムが信号処理手法の普遍性とディープラーニング手法の学習能力にどのように関係しているかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.370633147306388
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In many applications, signal denoising is often the first pre-processing step
before any subsequent analysis or learning task. In this paper, we propose to
apply a deep learning denoising model inspired by a signal processing, a
learnable version of wavelet packet transform. The proposed algorithm has
signficant learning capabilities with few interpretable parameters and has an
intuitive initialisation. We propose a post-learning modification of the
parameters to adapt the denoising to different noise levels. We evaluate the
performance of the proposed methodology on two case studies and compare it to
other state of the art approaches, including wavelet schrinkage denoising,
convolutional neural network, autoencoder and U-net deep models. The first case
study is based on designed functions that have typically been used to study
denoising properties of the algorithms. The second case study is an audio
background removal task. We demonstrate how the proposed algorithm relates to
the universality of signal processing methods and the learning capabilities of
deep learning approaches. In particular, we evaluate the obtained denoising
performances on structured noisy signals inside and outside the classes used
for training. In addition to having good performance in denoising signals
inside and outside to the training class, our method shows to be particularly
robust when different noise levels, noise types and artifacts are added.
- Abstract（参考訳）: 多くのアプリケーションでは、信号デノイジングは、後続の分析や学習タスクの前に最初の前処理ステップであることが多い。
本稿では,ウェーブレットパケット変換の学習可能なバージョンである信号処理に触発された深層学習分母モデルを適用することを提案する。
提案アルゴリズムは,解釈可能なパラメータが少なく,直感的な初期化が可能である。
雑音レベルに適応するためのパラメータの学習後修正を提案する。
提案手法の性能を2つのケーススタディで評価し,ウェーブレット収縮デノイング,畳み込みニューラルネットワーク,オートエンコーダ,U-netディープモデルなど,他の手法と比較した。
最初のケーススタディは、アルゴリズムの認知特性を研究するのによく使われる設計関数に基づいている。
第2のケーススタディは、オーディオバックグラウンド除去タスクです。
本稿では,提案アルゴリズムが信号処理手法の普遍性と深層学習手法の学習能力にどのように関連しているかを示す。
特に,訓練用クラス内外における構造化雑音信号の発声性能について評価した。
トレーニングクラス内外における信号の復調性能に加えて, ノイズレベル, ノイズタイプ, アーティファクトが相違する場合には, 特にロバストであることを示す。
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