基于深度学习与生成对抗网络的交叉谱矩阵滤波
声音
2025-03-03 v1 音频与语音处理
信号处理
摘要
本文提出一种深度学习方法，用于从以交叉谱矩阵表示的麦克风阵列数据中滤除环境噪声、反射或声源指向性等效应。具体而言，我们聚焦于一种旨在变换固定尺寸交叉谱矩阵的生成对抗网络（GAN）架构。这些模型使用为此目的开发的、复杂度各异的声压模拟进行训练。基于将这些方法应用于自编码任务超参数优化的结果，我们训练了优化后的模型，以执行源自声压模拟中不同复杂度的五项不同变换任务。
引用
@article{arxiv.2502.21097,
title = {Deep learning-based filtering of cross-spectral matrices using generative adversarial networks},
author = {Christof Puhle},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.21097},
year = {2025}
}