論文の概要: Learning to reconstruct from saturated data: audio declipping and high-dynamic range imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.22279v1
• Date: Wed, 25 Feb 2026 10:37:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-27 18:41:22.349761
• Title: Learning to reconstruct from saturated data: audio declipping and high-dynamic range imaging
• Title（参考訳）: 飽和データから再構成する学習--オーディオデクリッピングと高ダイナミックレンジイメージング
• Authors: Victor Sechaud, Laurent Jacques, Patrice Abry, Julián Tachella,
• Abstract要約: この研究は、自己教師付き学習を、クリップされた測定から音声と画像を復元する非線形問題に拡張する。 飽和信号のみからの再構成を学習するための十分な条件と自己管理的損失を提供する。 オーディオデータと画像データの両方で実験したところ、提案手法は完全な教師付きアプローチと同じくらい効果的であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.223658462501893
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning based methods are now ubiquitous for solving inverse problems, but their deployment in real-world applications is often hindered by the lack of ground truth references for training. Recent self-supervised learning strategies offer a promising alternative, avoiding the need for ground truth. However, most existing methods are limited to linear inverse problems. This work extends self-supervised learning to the non-linear problem of recovering audio and images from clipped measurements, by assuming that the signal distribution is approximately invariant to changes in amplitude. We provide sufficient conditions for learning to reconstruct from saturated signals alone and a self-supervised loss that can be used to train reconstruction networks. Experiments on both audio and image data show that the proposed approach is almost as effective as fully supervised approaches, despite relying solely on clipped measurements for training.
• Abstract（参考訳）: 学習ベースの手法は今や逆問題の解決にはユビキタスなものとなっているが、実世界のアプリケーションへの展開は、トレーニングのための基礎的な真理参照の欠如によって妨げられていることが多い。 最近の自己指導型学習戦略は、真理を根本から避けて、有望な代替手段を提供する。 しかし、既存の手法のほとんどは線形逆問題に限られている。 この研究は、信号分布が振幅の変化にほぼ不変であると仮定して、クリップ計測から音声と画像を復元する非線形問題まで、自己教師付き学習を拡張した。 飽和信号のみからの再構成を学習するための十分な条件と、再構成ネットワークのトレーニングに使用できる自己監督的損失を提供する。 オーディオデータと画像データの両方で実験したところ、提案手法は訓練用クリップ計測のみに頼っているにも関わらず、完全に教師されたアプローチと同じくらい効果的であることがわかった。

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