Tidigare forskning på ljudkälla separation baserad på djupa neurala nätverk (DNNs) fokuserar främst på att uppskatta magnitud spektrum av målkällor och typiskt, fas av blandningssignalen kombineras med den uppskattade magnitud spektra på ett ad-hoc sätt. Även om återhämtning målfasen antas vara viktig för att förbättra separationskvaliteten, kan det vara svårt att hantera den periodiska karaktären av fasen med regressionsmetoden. Unwraping fas är ett sätt att eliminera fas avbrott, men det ökar intervallet av värde tillsammans med tider av unwraping, vilket gör det svårt för DNNs att modellera. För att övervinna denna svårighet föreslår vi att fasuppskattningsproblemet behandlas som ett klassificeringsproblem genom att dela upp fasvärden och tilldela dem klassindex. Experimentella resultat visar att vår klassificeringsbaserade metod 1) framgångsrikt återvinner fasen av målkällan i den diskreterade domänen, 2) förbättrar signal-till-förvrängning förhållandet (SDR) över regressionsbaserade tillvägagångssätt i både talförstärkning uppgift och musik källa separation (MSS) uppgift, och 3) överträffar state-of-the-art MSS.
För att komma till rätta med periodiciteten i fasen modellerar REF skattningen som ett klassificeringsproblem genom diskretisering av fasvärden.
PhaseNet: Discretized Phase Modeling with Deep Neural Networks for Audio Source Separation
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}