論文の概要: StrADiff: A Structured Source-Wise Adaptive Diffusion Framework for Linear and Nonlinear Blind Source Separation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04973v1
• Date: Sat, 04 Apr 2026 14:47:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.37166
• Title: StrADiff: A Structured Source-Wise Adaptive Diffusion Framework for Linear and Nonlinear Blind Source Separation
• Title（参考訳）: StrADiff: 線形および非線形ブラインド音源分離のための構造的ソース幅適応拡散フレームワーク
• Authors: Yuan-Hao Wei,
• Abstract要約: 本稿では,線形および非線形ブラインド音源分離のための構造的ソースワイズ適応拡散フレームワークを提案する。 このフレームワークは、各潜伏次元をソースコンポーネントとして解釈し、個別適応拡散機構を割り当てる。 ソースリカバリとミキシング/リコンストラクションプロセスを、統合されたエンドツーエンドの目標内で共同で学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a Structured Source-Wise Adaptive Diffusion Framework for linear and nonlinear blind source separation. The framework interprets each latent dimension as a source component and assigns to it an individual adaptive diffusion mechanism, thereby establishing source-wise latent modeling rather than relying on a single shared latent prior. The resulting formulation learns source recovery and the mixing/reconstruction process jointly within a unified end-to-end objective, allowing model parameters and latent sources to adapt simultaneously during training. This yields a common framework for both linear and nonlinear blind source separation. In the present instantiation, each source is further equipped with its own adaptive Gaussian process (GP) prior to impose source-wise temporal structure on the latent trajectories, while the overall framework is not restricted to Gaussian process priors and can in principle accommodate other structured source priors. The proposed model thus provides a general structured diffusion-based route to unsupervised source recovery, with potential relevance beyond blind source separation to interpretable latent modeling, source-wise disentanglement, and potentially identifiable nonlinear latent-variable learning under appropriate structural conditions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,線形および非線形ブラインド音源分離のための構造的ソースワイズ適応拡散フレームワークを提案する。 このフレームワークは、各潜伏次元をソースコンポーネントとして解釈し、個別の適応拡散機構を割り当て、単一の共有潜伏次元に依存するのではなく、ソースワイド潜伏モデリングを確立する。 得られた定式化は、統一されたエンドツーエンドの目標内で、ソースリカバリと混合/再構成プロセスを共同で学習し、トレーニング中にモデルパラメータと潜時ソースが同時に適応できるようにする。 これにより、線型と非線形の両方のブラインドソース分離のための共通の枠組みが得られる。 現在のインスタンス化では、各ソースは、遅延軌跡にソースの時間的構造を課す前に、独自の適応ガウス過程(GP)を備える。 提案モデルでは、教師なしソースリカバリに対する一般的な構造的拡散に基づく経路を提供し、ブラインドソース分離を超えて、解釈可能な潜在モデル、ソースワイド・アンタングルメント、および適切な構造条件下での潜在的に同定可能な非線形潜在変数学習との関連性を示す。

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