基于最近邻搜索与判别胜者通吃哈希的按位源分离
音频与语音处理
2019-08-27 v1 人工智能
摘要
我们提出一种基于胜者通吃（WTA）哈希码的无迭代源分离算法，该算法是资源受限环境下单通道源分离中复杂机器学习模型的更快且准确的替代方案。我们首先用WTA哈希生成随机排列，将多维音频谱的形状编码为降维的位串表示。对作为查询串的 incoming 含噪谱的哈希码进行最近邻搜索，可在哈希混合谱中找到最匹配项。利用匹配帧的索引，我们获得相应的理想二值掩码向量以去噪。由于训练数据与搜索操作均为按位形式，该过程可在硬件实现中高效完成。实验结果表明，WTA哈希码具有判别性，并提供了一种经济可行的字典搜索机制，相较于综合模型与预言掩码取得了有竞争力的性能。
引用
@article{arxiv.1908.09799,
title = {Nearest Neighbor Search-Based Bitwise Source Separation Using Discriminant Winner-Take-All Hashing},
author = {Sunwoo Kim and Minje Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.09799},
year = {2019}
}
备注
5 pages, 5 figures