論文の概要: Differentiable Dictionary Search: Integrating Linear Mixing with Deep Non-Linear Modelling for Audio Source Separation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15524v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 16:37:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 23:02:45.460217
• Title: Differentiable Dictionary Search: Integrating Linear Mixing with Deep Non-Linear Modelling for Audio Source Separation
• Title（参考訳）: 微分可能な辞書探索:音源分離のための線形混合と深部非線形モデルの統合
• Authors: Luk\'a\v{s} Samuel Mart\'ak, Rainer Kelz, Gerhard Widmer
• Abstract要約: 本稿では,DDS (diffari Dictionary Search) という名で最近開発した信号分解法の改良について述べる。 基本的な考え方は、正規化フローと呼ばれる強力な非可逆密度推定器のクラスを利用して、NMFのような線形分解法で辞書をモデル化することである。 最初の定式化はいくつかの実用的な制限を伴う概念実証であり、拡張性を示すためのいくつかのステップを提示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.680081568962997
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper describes several improvements to a new method for signal decomposition that we recently formulated under the name of Differentiable Dictionary Search (DDS). The fundamental idea of DDS is to exploit a class of powerful deep invertible density estimators called normalizing flows, to model the dictionary in a linear decomposition method such as NMF, effectively creating a bijection between the space of dictionary elements and the associated probability space, allowing a differentiable search through the dictionary space, guided by the estimated densities. As the initial formulation was a proof of concept with some practical limitations, we will present several steps towards making it scalable, hoping to improve both the computational complexity of the method and its signal decomposition capabilities. As a testbed for experimental evaluation, we choose the task of frame-level piano transcription, where the signal is to be decomposed into sources whose activity is attributed to individual piano notes. To highlight the impact of improved non-linear modelling of sources, we compare variants of our method to a linear overcomplete NMF baseline. Experimental results will show that even in the absence of additional constraints, our models produce increasingly sparse and precise decompositions, according to two pertinent evaluation measures.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,微分可能な辞書検索 (DDS) の名称で最近定式化した信号分解法の改良について述べる。 DDSの基本的な考え方は、正規化フローと呼ばれる強力な非可逆密度推定器のクラスを利用して、辞書をNMFのような線形分解法でモデル化し、辞書要素の空間と関連する確率空間の間のビジェクションを効果的に生成し、推定密度で導かれる辞書空間を通して微分可能な探索を可能にすることである。 最初の定式化は、いくつかの実用的な制限のある概念実証であり、我々は、この手法の計算複雑性と信号分解能力の両方を改善するために、拡張性を高めるためのいくつかのステップを示す。 実験的な評価のためのテストベッドとして,個々のピアノ音符に起因した音源に信号が分解されるフレームレベルピアノの書き起こしのタスクを選択する。 音源の非線形モデリングの改善による影響を明らかにするため,提案手法の変種を線形オーバーコンプリートNMFベースラインと比較した。 実験の結果、追加の制約がなくても、2つの関連する評価尺度により、モデルがより疎弱で正確な分解を生じていることが示される。

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