論文の概要: Source Separation of Unknown Numbers of Single-Channel Underwater Acoustic Signals Based on Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11749v3
• Date: Sun, 22 Oct 2023 14:49:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 14:55:42.373616
• Title: Source Separation of Unknown Numbers of Single-Channel Underwater Acoustic Signals Based on Autoencoders
• Title（参考訳）: オートエンコーダに基づく単一チャネル水中音響信号の未知数の音源分離
• Authors: Qinggang Sun and Kejun Wang
• Abstract要約: ソース分離問題に対処するために,一定数の出力チャネルを持つ解を提案する。 具体的には、オートエンコーダに基づく2段階のアルゴリズムと、ミュートチャネルのある状況に対する新しい性能評価手法を提案する。 放射音の混合を模擬した実験により, 提案手法は, 既知信号数と同等の分離性能が得られることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The separation of single-channel underwater acoustic signals is a challenging problem with practical significance. Few existing studies focus on the source separation problem with unknown numbers of signals, and how to evaluate the performances of the systems is not yet clear. We propose a solution with a fixed number of output channels to address these two problems, enabling it to avoid the dimensional disaster caused by the permutation problem induced by the alignment of outputs to targets. Specifically, we propose a two-step algorithm based on autoencoders and a new performance evaluation method for situations with mute channels. Experiments conducted on simulated mixtures of radiated ship noise show that the proposed solution can achieve similar separation performance to that attained with a known number of signals. The proposed algorithm achieved competitive performance as two algorithms developed for known numbers of signals, which is highly explainable and extensible and get the state of the art under this framework.
• Abstract（参考訳）: 単一チャネル水中音響信号の分離は、実用上重要な課題である。 未知数の信号によるソース分離問題に注目する既存の研究はほとんどなく、システムの性能を評価する方法はまだ明確ではない。 本稿では,これらの2つの問題に対処するために,一定数の出力チャネルを持つ解を提案し,目標への出力のアライメントによって引き起こされる置換問題による次元的災害を回避する。 具体的には、オートエンコーダに基づく2段階アルゴリズムと、ミュートチャネルを有する状況に対する新しい性能評価手法を提案する。 放射された船舶騒音の混合混合実験により, 提案手法は既知の信号数で得られたものと同様の分離性能が得られることがわかった。 提案アルゴリズムは、既知の信号数に対して開発された2つのアルゴリズムとして、高い説明性と拡張性を備え、この枠組みの下での最先端性を得る。

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