論文の概要: Simultaneous source separation of unknown numbers of single-channel underwater acoustic signals based on deep neural networks with separator-decoder structure
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11749v4
- Date: Tue, 28 May 2024 09:13:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 05:05:50.125015
- Title: Simultaneous source separation of unknown numbers of single-channel underwater acoustic signals based on deep neural networks with separator-decoder structure
- Title（参考訳）: セパレータ・デコーダ構造を持つディープニューラルネットワークを用いた単一チャネル水中音響信号の未知数の同時音源分離
- Authors: Qinggang Sun, Kejun Wang,
- Abstract要約: 本稿では,可能なターゲットの最大数に等しい一定数の出力チャネルを持つ,深層学習に基づく同時分離ソリューションを提案する。
この解は、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。
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 performance of the systems is not yet clear. In this paper, a deep learning-based simultaneous separating solution with a fixed number of output channels equal to the maximum number of possible targets is proposed to address these two problems. This solution avoids the dimensional disaster caused by the permutation problem induced by the alignment of outputs to targets. Specifically, we propose a two-step learning-based separation model with a separator-decoder structure. A performance evaluation method with two quantitative metrics of the separation system for situations with mute channels in the output channels that do not contain target signals is also proposed. 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 separation model with separator-decoder structure achieved competitive performance as two models developed for known numbers of signals, which is highly explainable and extensible and gets 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。
未知の信号数によるソース分離問題に注目する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らかになっていない。
本稿では,この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深層学習に基づく同時分離解を提案する。
この解は、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,セパレータ・デコーダ構造を持つ2段階の学習ベース分離モデルを提案する。
また,対象信号を含まない出力チャネルにおけるミュートチャネルを有する状況に対する分離システムの2つの定量的指標を用いた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。
セパレータ・デコーダ構造を持つ分離モデルは、既知の信号数に対して開発された2つのモデルとして、高い説明性と拡張性を持ち、このフレームワークの最先端性を得るため、競争性能が向上した。
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