論文の概要: Xi-Net: Transformer Based Seismic Waveform Reconstructor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16932v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 22:34:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 06:31:46.710566
• Title: Xi-Net: Transformer Based Seismic Waveform Reconstructor
• Title（参考訳）: Xi-Net: 変圧器を用いた地震波形再構成装置
• Authors: Anshuman Gaharwar, Parth Parag Kulkarni, Joshua Dickey, Mubarak Shah,
• Abstract要約: 地震波形のギャップは、さらなる信号処理を妨げ、貴重な情報を得る。 本稿では,複数面時間と周波数領域入力を用いた変換器を用いた深層学習モデルXi-Netを提案する。 我々の知る限りでは、これは地震波形再構成のためのトランスフォーマーに基づく最初のディープラーニングモデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Missing/erroneous data is a major problem in today's world. Collected seismic data sometimes contain gaps due to multitude of reasons like interference and sensor malfunction. Gaps in seismic waveforms hamper further signal processing to gain valuable information. Plethora of techniques are used for data reconstruction in other domains like image, video, audio, but translation of those methods to address seismic waveforms demands adapting them to lengthy sequence inputs, which is practically complex. Even if that is accomplished, high computational costs and inefficiency would still persist in these predominantly convolution-based reconstruction models. In this paper, we present a transformer-based deep learning model, Xi-Net, which utilizes multi-faceted time and frequency domain inputs for accurate waveform reconstruction. Xi-Net converts the input waveform to frequency domain, employs separate encoders for time and frequency domains, and one decoder for getting reconstructed output waveform from the fused features. 1D shifted-window transformer blocks form the elementary units of all parts of the model. To the best of our knowledge, this is the first transformer-based deep learning model for seismic waveform reconstruction. We demonstrate this model's prowess by filling 0.5-1s random gaps in 120s waveforms, resembling the original waveform quite closely. The code, models can be found at: https://github.com/Anshuman04/waveformReconstructor.
• Abstract（参考訳）: ミス/誤データは今日の世界で大きな問題です。 収集された地震データには、干渉やセンサーの故障など、さまざまな理由によるギャップがある。 地震波形のギャップは、さらなる信号処理を妨げ、貴重な情報を得る。 画像、ビデオ、音声などの他の領域のデータ再構成には多くの技術が使われており、地震波形に対処するためには、実際に複雑である長いシーケンス入力に適応するよう要求する。 それが達成されたとしても、高い計算コストと非効率性は、これらの主に畳み込みに基づく再構成モデルで維持される。 本稿では,複数面時間と周波数領域入力を用いた変換器を用いた深層学習モデルXi-Netを提案する。 Xi-Netは入力波形を周波数領域に変換し、時間と周波数領域に別個のエンコーダと、融合した特徴から出力波形を再構成するための1つのデコーダを用いる。 1Dシフトウインドウ変圧器ブロックは、モデルのすべての部分の基本単位を形成する。 我々の知る限りでは、これは地震波形再構成のためのトランスフォーマーに基づく最初のディープラーニングモデルである。 本稿では,120s波形に0.5-1sのランダムギャップを埋めることにより,このモデルの有効性を実証する。 コード、モデルについては、https://github.com/Anshuman04/waveformReconstructorを参照してください。

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