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J-GLOBAL ID：202002231877108516   整理番号：20A1612908

離散ウェーブレット変換と組み合わせたWave-U-Netに基づく時間領域音源分離【JST・京大機械翻訳】

Time-Domain Audio Source Separation Based on Wave-U-Net Combined with Discrete Wavelet Transform

著者 (2件)： Nakamura Tomohiko (The University of Tokyo,Graduate School of Information Science and Technology,Tokyo,Japan,113-8656) ,  Saruwatari Hiroshi (The University of Tokyo,Graduate School of Information Science and Technology,Tokyo,Japan,113-8656)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICASSP  ページ： 386-390  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 離散ウェーブレット変換(DWT)に基づくダウンサンプリング(DS)とアップサンプリング(US)層を用いた時間領域オーディオ源分離法を提案した。提案方法は,最新の深層ニューラルネットワーク,Wave-U-Netの1つに基づき,それは,順次ダウンサンプルとアップサンプル特徴マップである。このアーキテクチャは多重解像度解析のものに似ており,Wave-U-NetのDS層がエイリアシングを引き起こし,分離に有用な情報を捨てる可能性があることを明らかにした。これらの問題の影響は訓練によって減少するかもしれないが,より信頼できるソース分離法を達成するためには,問題を克服することができるDS層を設計するべきである。この信念により,DWTが反エイリアシングフィルタと完全再構成特性を持つという事実に焦点を合わせて,提案した層を設計した。音楽源分離に関する実験は,提案した方法の有効性と,抗エイリアシングフィルタと完全再構成特性を同時に考慮することの重要性を示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音楽 ,  オーディオ機器 ,  有効性 ,  *エイリアシング ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 完全再構成 ,  ダウンサンプリング ,  *離散ウェーブレット変換 ,  アップサンプリング ,  *音源分離 ,  特徴マップ ,  *時間領域 ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 離散ウェーブレット変換 ,  WAVE ,  U-Net ,  時間領域 ,  音源分離