論文の概要: Differentiable short-time Fourier transform with respect to the hop length

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02421v1
• Date: Wed, 26 Jul 2023 07:04:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 01:39:01.181341
• Title: Differentiable short-time Fourier transform with respect to the hop length
• Title（参考訳）: ホップ長に対する微分可能な短時間フーリエ変換
• Authors: Maxime Leiber, Yosra Marnissi, Axel Barrau, Mohammed El Badaoui
• Abstract要約: 本稿では,ホップ長やフレーム時間位置の勾配に基づく最適化が可能な,短時間フーリエ変換(STFT)の微分可能バージョンを提案する。 提案手法は、ホップ長の連続的な性質により、より微調整された最適化が可能となるため、フレームの時間的位置決めの制御を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.664495510551647
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a differentiable version of the short-time Fourier transform (STFT) that allows for gradient-based optimization of the hop length or the frame temporal position by making these parameters continuous. Our approach provides improved control over the temporal positioning of frames, as the continuous nature of the hop length allows for a more finely-tuned optimization. Furthermore, our contribution enables the use of optimization methods such as gradient descent, which are more computationally efficient than conventional discrete optimization methods. Our differentiable STFT can also be easily integrated into existing algorithms and neural networks. We present a simulated illustration to demonstrate the efficacy of our approach and to garner interest from the research community.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,これらのパラメータを連続させることにより,ホップ長やフレーム時間位置の勾配に基づく最適化を可能にする,短時間フーリエ変換(STFT)の微分可能バージョンを提案する。 ホップ長の連続的な性質により、より微調整された最適化が可能となり、フレームの時間的位置決めの制御を改善した。 さらに,従来の離散最適化手法よりも計算効率がよい勾配降下法などの最適化手法の利用も可能である。 私たちの差別化可能なSTFTは、既存のアルゴリズムやニューラルネットワークに簡単に統合することができます。 本研究は,提案手法の有効性を実証し,研究コミュニティの関心を惹きつけるためのシミュレーションイラストを提示する。

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