A recursive least-squares extension of the natural gradient algorithm for blind signal separation of audio mixtures
Notice bibliographique
Résumé
this paper. 2. EXISTING MAXIMUM-LIKELIHOOD BASED ALGORITHMS Let N i n s i , , 2 , 1 ), ( K = be scalar inputs (or sources) to the blind signal separation model at a time n . For simplicity, it is assumed that the mixing is linear and that the mixing matrix is square, i.e. the number of inputs N is equal to the number of mixtures N i n x i , , 2 , 1 ), ( K = . Therefore, the mixing matrix A is a square matrix of size N N . The mixing model can be expressed as: ) ( ) ( n n s A x = (1). The mixture x is then applied to a whitening matrix V . The resulting whitened mixtures in z are expressed as: ) ( ) ( ) ( ) ( n n n n s B s A V x V z = = = (2), where B is the resulting mixing matrix after the whitening stage. The purpose of the blind signal separation algorithms is to estimate a matrix W such that N N = I B W , where I is an identity matrix. Then the outputs of the separation process referred to as ) (n y would be identical to the source inputs ) (n s . Maximum Likelihood targets a separation via increasing the likelihood between the outputs ) (n i y and the inputs ) (n i s [5]. In the case of pre-whitened inputs, the cost function of the log-likelihood ) (W L of the de-mixing matrix W can be expressed as: # # # # # # # # # = # i i i p E L ) ( log ) ( z w W (3), where {} E refers to the expected value, i w is the th i row of the matrix W and () i p is a probability density function. The above cost function has the gradient ) (W L # as: # # # # # # # # # = = # # i T E L ) ( g log ) ( z y W (4), where i p y g = ) ( and is usually set to ) tanh( 2 i y for supergaussian data, such as audio data. Pre-whitening also constrains the matrix W to be orthogonal, meaning that N N = I W W . This constraint places the optimization of the cost func...
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».