論文の概要: Neural Harmonium: An Interpretable Deep Structure for Nonlinear Dynamic
System Identification with Application to Audio Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07032v1
- Date: Tue, 10 Oct 2023 21:32:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-14 02:44:36.995886
- Title: Neural Harmonium: An Interpretable Deep Structure for Nonlinear Dynamic
System Identification with Application to Audio Processing
- Title（参考訳）: ニューラルハーモニウム:非線形動的システム同定のための解釈可能な深部構造とオーディオ処理への応用
- Authors: Karim Helwani, Erfan Soltanmohammadi, Michael M. Goodwin
- Abstract要約: 解釈可能性(Interpretability)は、モデルを一般化し、その限界を明らかにする能力を理解するのに役立ちます。
本稿では,動的システムモデリングのための因果解釈可能な深部構造を提案する。
提案モデルは,時間周波数領域におけるシステムモデリングによる調和解析を利用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.599180419117645
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Improving the interpretability of deep neural networks has recently gained
increased attention, especially when the power of deep learning is leveraged to
solve problems in physics. Interpretability helps us understand a model's
ability to generalize and reveal its limitations. In this paper, we introduce a
causal interpretable deep structure for modeling dynamic systems. Our proposed
model makes use of the harmonic analysis by modeling the system in a
time-frequency domain while maintaining high temporal and spectral resolution.
Moreover, the model is built in an order recursive manner which allows for
fast, robust, and exact second order optimization without the need for an
explicit Hessian calculation. To circumvent the resulting high dimensionality
of the building blocks of our system, a neural network is designed to identify
the frequency interdependencies. The proposed model is illustrated and
validated on nonlinear system identification problems as required for audio
signal processing tasks. Crowd-sourced experimentation contrasting the
performance of the proposed approach to other state-of-the-art solutions on an
acoustic echo cancellation scenario confirms the effectiveness of our method
for real-life applications.
- Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークの解釈性の向上は、特に物理学の問題を解くために深層学習の力を活用した場合、近年注目を集めている。
解釈性はモデルが一般化し、その限界を明らかにする能力を理解するのに役立ちます。
本稿では,動的システムモデリングのための因果解釈可能な深部構造を提案する。
提案モデルでは,高時間分解能とスペクトル分解能を維持しつつ,時間周波数領域でシステムのモデル化を行い,高調波解析を行う。
さらに、モデルは順序再帰的な方法で構築され、明示的なヘッセン計算を必要とせず、高速で堅牢で正確な2階最適化が可能となる。
システムを構成するブロックの高次元性を回避するため,ニューラルネットワークは周波数依存性を識別するように設計されている。
提案手法は,音声信号処理タスクに必要となる非線形システム同定問題に対して説明と検証を行う。
クラウドソース実験は, 提案手法と, 音響エコーキャンセラシナリオにおける他の最先端ソリューションとの対比により, 本手法の有効性を確認した。
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