論文の概要: Equivariance-based self-supervised learning for audio signal recovery from clipped measurements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15283v1
- Date: Tue, 03 Sep 2024 06:12:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-09-30 06:31:33.563857
- Title: Equivariance-based self-supervised learning for audio signal recovery from clipped measurements
- Title(参考訳): 等価性に基づく自己教師型学習によるクリップ計測による音声信号の回復
- Authors: Victor Sechaud, Laurent Jacques, Patrice Abry, Julián Tachella,
- Abstract要約: クリップ計測から音声信号を復元する非線形逆問題に対する自己教師型学習について検討した。
提案手法は, 自己教師付き自己教師型復号法の性能を, 完全教師付き学習と良好に比較できることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.829249782527363
- License:
- Abstract: In numerous inverse problems, state-of-the-art solving strategies involve training neural networks from ground truth and associated measurement datasets that, however, may be expensive or impossible to collect. Recently, self-supervised learning techniques have emerged, with the major advantage of no longer requiring ground truth data. Most theoretical and experimental results on self-supervised learning focus on linear inverse problems. The present work aims to study self-supervised learning for the non-linear inverse problem of recovering audio signals from clipped measurements. An equivariance-based selfsupervised loss is proposed and studied. Performance is assessed on simulated clipped measurements with controlled and varied levels of clipping, and further reported on standard real music signals. We show that the performance of the proposed equivariance-based self-supervised declipping strategy compares favorably to fully supervised learning while only requiring clipped measurements alone for training.
- Abstract(参考訳): 多くの逆問題において、最先端の問題解決戦略は、ニューラルネットワークを地上の真実と関連する測定データセットから訓練することを含む。
近年, 自己指導型学習技術が登場し, 基礎的真理データを必要としないという大きな利点がある。
自己教師付き学習における最も理論的および実験的結果は線形逆問題に焦点をあてる。
本研究の目的は,クリップ計測から音声信号を復元する非線形逆問題に対する自己教師型学習の研究である。
等分散に基づく自己監督的損失を提案し,検討した。
クリッピングレベルを制御し,様々なレベルのクリッピングを施したシミュレートされたクリッピング測定により,その性能を評価し,さらに標準的な音楽信号について報告する。
提案手法の有効性は, クリッピングした測定のみを訓練に必要としながら, 完全教師付き学習と良好に比較できることを示す。
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