Abstract-This paper föreslår en ny syn på tid-frekvensanalys inramad i termer av probabilistic inference. Naturliga signaler antas bildas av superposition av distinkta tid-frekvenskomponenter, med det analytiska målet att härleda dessa komponenter genom tillämpning av Bayes' regel. Ramverket syftar till att förena olika befintliga modeller för naturliga tidsserier; det gäller både Wiener- och Kalman-filtren, och med lämpliga antaganden ger inferentiella tolkningar av den korta Fourier-transformeringen, spektrogrammet, filterbanken och våget representationer. Värdet uppnås genom att tidfrekvensanalysen placeras på samma probabilistiska grund som ofta används i tillämpningar som denoisering, källseparation eller igenkänning. Osäkerhet i tid-frekvens representation kan förökas korrekt till tillämpning-specifika steg, förbättra överföringen av buller och saknade data. Probabilistiskt lärande gör det möjligt att samanpassa moduler, vilket innebär att tidsfrekvens representationen kan anpassas till både kraven i ansökan och den tidsförändrande statistiken över den aktuella signalen. På samma sätt kan applikationsmodulen anpassas till de fina egenskaperna hos den signal som förökas genom den inledande tidsfrekvensbearbetningen. Vi demonstrerar dessa fördelar genom att kombinera probabilistiska tid-frekvens representationer med icke-negativ matris factorization, hitta fördelar i audio denoising och inpainting uppgifter, om än med högre beräkningskostnader än vad som uppstår genom standardmetoden.
Naturliga signaler antas bildas av superposition av distinkta tid-frekvenskomponenter, med det analytiska målet att härleda dessa komponenter genom att tillämpa Bayes' regel REF.
Time-Frequency Analysis as Probabilistic Inference
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}