Feb, 2024

音源分离基于潜在变分分块解缠

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TL;DR混合经典数字信号处理 / 深度神经网络的方法用于源分离任务，通过设计合理的潜在空间，将单通道欠定的源分离问题转化为等效的多通道过定的问题，并使用变分块间分离表征混合信号，通过经典信号处理理论结果的启发，提出可靠性更强、过拟合风险降低的模型。
hybrid classical digital signal processing/deep neural networksource separationvariational autoencoderlatent spacepermutation loss function
发现论文，激发创造
  • 训练学习的潜在目标，进行两步声源分离

    本文提出了一种基于深度神经网络的源分离的两阶段训练方案，第一步学习将信号转换为使掩蔽分离性能最优的潜在空间，第二步训练在学习空间中操作的分离模块，并使用了一个可缩放失真比的 SI-SDR 损失函数来证明优化效果。通过各种声音分离实验，该方法可以比联合学习变换和分离模块的系统获得更好的表现。

    Oct, 2019

  • 潜在自回归源分离

    本论文介绍了一种名为 LASS 的矢量量化潜在自回归源分离方法，通过贝叶斯公式和构建离散概率密度函数来实现无需额外微调和修改现有模型即可将输入信号分离成其成分源，该方法在图像和音频分离方面表现出具有竞争力的结果。

    Jan, 2023

  • 可微分参数源模型的无监督音乐源分离

    本文提出了一种无监督的基于模型的深度学习方法，用于音频源分离，该方法通过参数化源过滤器模型对每个源进行建模，并使用神经网络以基本频率估计源模型的参数来重构观察到的混合音频信号，实验证明该方法具有较高的数据效率和好的分离效果。

    Jan, 2022

  • 使用深度自编码器进行音频源分离

    该论文提出了一种利用深度自编码器进行无监督音频源分离的新框架，在适当配置的自编码器的帮助下，通过对编码器向量进行聚类，自动分离混合输入中未知源信号的特征。通过调查权重向量并对激活系数在代码层进行聚类，观察了频域中音频信号的原始组件。通过使用属于不同聚类的代码向量，分离并重构原始源声音。虽然回复的音频不是完美的，但在许多实际应用中可能会产生有希望的结果。

    Dec, 2014

  • 深度神经网络用于单通道信号分离

    本文提出了一种使用深度神经网络架构的单通道源分离方法，通过在分离过程中确定 DNN 来分类估计的源谱图以检查其有效性，并将混合信号频谱鼓励写成估计的源谱图的加权和，实现了单通道源分离问题的能量最小化。

    Nov, 2013

  • 深度生成先验模型用于源分离

    本文提出了一种贝叶斯源分离方法，使用生成模型作为混合信号源分离组件的先验，噪声淬火 Langevin 动力学从后验生成分离的信号源，该方法在 MNIST 分离质量和 CIFAR-10 分离质量上实现了最先进的性能，并在 LSUN 上提供了定性结果。

    Feb, 2020

  • 火星时间序列揭示：多尺度嵌套方法与因子变分自编码器

    该论文提出了一种利用小波散射协方差的无监督多尺度聚类和源分离框架，通过将信号转化为低维空间中的散射协方差表示，并使用高斯混合自编码器对不同尺度的信号进行概率聚类，以实现源的分离。该方法在火星 NASA InSight 任务记录的地震数据中进行了验证。

    May, 2023

  • 神经联合信源信道编码

    本文提出了一种用于编解码的离散自编码器模型，通过添加噪声来模拟信道以实现数据压缩和容错，得到了与现有方案相当的编码标准，并学习了下游任务（如分类）的有用鲁棒表征。最后，通过推理摊销，实现了一个快速的神经解码器，与迭代置信传播方法相比，速度提高了近一个数量级。

    Nov, 2018

  • 使用生成先验进行无监督音频源分离

    通过将生成先验训练于各个单独的源上，利用梯度下降优化方法同时在这些源特定的潜在空间中搜索，以有效地恢复各个成分来源，并且通过在飞行中优化使用频谱失真函数而非直接定义波形 GAN 生成先验可以获得良好质量的源估计，我们针对语音数字和乐器数据集的实证研究表明，与传统的与最先进的无监督基线相比，我们的方法的有效性。

    May, 2020

  • 利用空间选择性深度非线性滤波器的多通道语音分离

    本文中我们提出了基于深度神经网络和循环神经网络的空间选择性滤波器 (SSF)，在多扬声器多声道分离任务中，可以从混合信号中提取出特定说话者的声音信息，并与直接分离方法进行了比较。结果表明，SSF 具有更好的空间信息利用和泛化能力。

    Apr, 2023