本研究では、クリップされた測定値からオーディオ信号を復元する非線形逆問題に対して、等変性に基づく自己教師あり学習手法を提案している。
主な内容は以下の通り:
2.信号の振幅不変性に着目し、これを利用した等変性に基づく自己教師あり学習手法を提案する。提案手法では、クリップされた部分と非クリップされた部分の両方を適切に扱うための損失関数を設計する。
合成データを用いた実験では、クリップされた部分の割合や信号の次元数などのパラメータが性能に与える影響を評価する。
実際のオーディオデータを用いた実験では、提案手法が教師あり学習手法と同等の性能を達成できることを示す。特に、教師データとテストデータの分布が異なる場合でも、提案手法の頑健性が確認される。
提案手法の性能に影響を与える各種パラメータの選択について考察する。
以上のように、本研究では、クリップされた測定値からオーディオ信号を効率的に復元する新しい自己教師あり学習手法を提案し、その有効性を実験的に示している。
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