論文の概要: Neural Fast Full-Rank Spatial Covariance Analysis for Blind Source
Separation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10240v1
- Date: Sat, 17 Jun 2023 02:50:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-21 23:35:10.073405
- Title: Neural Fast Full-Rank Spatial Covariance Analysis for Blind Source
Separation
- Title（参考訳）: ブラインド音源分離のための高速フルランク空間共分散解析
- Authors: Yoshiaki Bando, Yoshiki Masuyama, Aditya Arie Nugraha, Kazuyoshi
Yoshii
- Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワーク分離モデルに対する効率的な教師なし学習手法について述べる。
本稿では,結合対角化可能なフルランク空間モデルに基づくニューラルFastFCAを提案する。
2〜4つの音源の混合信号を用いた実験により、ニューラルFastFCAは従来のBSS法よりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.6020148790775
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper describes an efficient unsupervised learning method for a neural
source separation model that utilizes a probabilistic generative model of
observed multichannel mixtures proposed for blind source separation (BSS). For
this purpose, amortized variational inference (AVI) has been used for directly
solving the inverse problem of BSS with full-rank spatial covariance analysis
(FCA). Although this unsupervised technique called neural FCA is in principle
free from the domain mismatch problem, it is computationally demanding due to
the full rankness of the spatial model in exchange for robustness against
relatively short reverberations. To reduce the model complexity without
sacrificing performance, we propose neural FastFCA based on the
jointly-diagonalizable yet full-rank spatial model. Our neural separation model
introduced for AVI alternately performs neural network blocks and single steps
of an efficient iterative algorithm called iterative source steering. This
alternating architecture enables the separation model to quickly separate the
mixture spectrogram by leveraging both the deep neural network and the
multichannel optimization algorithm. The training objective with AVI is derived
to maximize the marginalized likelihood of the observed mixtures. The
experiment using mixture signals of two to four sound sources shows that neural
FastFCA outperforms conventional BSS methods and reduces the computational time
to about 2% of that for the neural FCA.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ブラインドソース分離(bss)のために提案される多チャンネル混合の確率的生成モデルを用いた,神経源分離モデルの効率的な教師なし学習法について述べる。
この目的のために、amortized variational inference (avi) はフルランク空間共分散解析 (fca) によるbssの逆問題を直接解くために用いられる。
ニューラルFCAと呼ばれるこの非教師なし手法は、原則としてドメインミスマッチ問題から解放されるが、比較的短い残響に対する堅牢性と引き換えに空間モデルの完全ランク性のために計算的に要求される。
性能を犠牲にすることなくモデル複雑性を低減するため,結合対角化可能なフルランク空間モデルに基づくニューラルFastFCAを提案する。
aviに導入したニューラルネットワーク分離モデルは,反復的ソースステアリングと呼ばれる効率的な反復アルゴリズムのニューラルネットワークブロックと単一ステップを交互に実行する。
この交互アーキテクチャにより、ディープニューラルネットワークとマルチチャネル最適化アルゴリズムの両方を活用することで、分離モデルを迅速に分離することができる。
AVIによるトレーニング目的は、観察された混合物の限界化確率を最大化するために導出される。
2～4つの音源の混合信号を用いた実験により、ニューラルネットワークのfastfcaは従来のbss法を上回り、計算時間を約2%に短縮した。
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