Single-channel noise reduction using unified joint diagonalization and optimal filtering
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the important problem of single-channel noise reduction is treated from a new perspective. The problem is posed as a filtering problem based on joint diagonalization of the covariance matrices of the desired and noise signals. More specifically, the eigenvectors from the joint diagonalization corresponding to the least significant eigenvalues are used to form a filter, which effectively estimates the noise when applied to the observed signal. This estimate is then subtracted from the observed signal to form an estimate of the desired signal, i.e., the speech signal. In doing this, we consider two cases, where, respectively, no distortion and distortion are incurred on the desired signal. The former can be achieved when the covariance matrix of the desired signal is rank deficient, which is the case, for example, for voiced speech. In the latter case, the covariance matrix of the desired signal is full rank, as is the case, for example, in unvoiced speech. Here, the amount of distortion incurred is controlled via a simple, integer parameter, and the more distortion allowed, the higher the output signal-to-noise ratio (SNR). Simulations demonstrate the properties of the two solutions. In the distortionless case, the proposed filter achieves only a slightly worse output SNR, compared to the Wiener filter, along with no signal distortion. Moreover, when distortion is allowed, it is possible to achieve higher output SNRs compared to the Wiener filter. Alternatively, when a lower output SNR is accepted, a filter with less signal distortion than the Wiener filter can be constructed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».