一对多映射对偶学习：从单一混合信号学习多个源
机器学习
2021-11-23 v3 信号处理
摘要
单通道盲源分离（SCBSS）是指从单个传感器采集的混合信号中分离多个源。现有 SCBSS 方法主要聚焦于分离两个源且泛化性能弱。为解决这些问题，本文提出一种算法，通过设计可建立混合信号与对应多个源之间关系以实现一对多跨域映射的并行对偶生成对抗网络（PDualGAN），从混合物中分离多个源。该算法可应用于任何混合模型，如线性瞬时混合模型和卷积混合模型。此外，我们创建了一对多数据集，包含用于本研究的混合物及对应源。实验在四个不同数据集上进行，并使用不同比例混合的信号测试。实验结果表明，所提算法在峰值信噪比（PSNR）和相关性上可达到高性能，优于最先进（SOTA）算法。
引用
@article{arxiv.2110.06568,
title = {One to Multiple Mapping Dual Learning: Learning Multiple Sources from One Mixed Signal},
author = {Ting Liu and Wenwu Wang and Xiaofei Zhang and Zhenyin Gong and Yina Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.06568},
year = {2021}
}