Совместная оценка общих скоростей затухания и пространственных амплитуд с параметризованной NMF
В связанных помещениях поздняя реверберация часто состоит из нескольких экспоненциальных спадов, но отдельная оценка каждой импульсной характеристики нестабильна. Авторы совместно оценивают общие для пространства времена затухания и разные амплитуды в каждой позиции через параметризованную неотрицательную матричную факторизацию.
Метод. Мощность STFT описывается суммой экспоненциальных компонентов и стационарного шумового пола. Вариант CW-SAGE перевзвешивает вспомогательную функцию по доле каждого компонента: сильные и информативные участки больше влияют на обновление общей скорости затухания. Амплитуды остаются пространственно зависимыми, а скорость общей для набора импульсных характеристик.
Результаты. На 100 синтетических двухскатных конфигурациях с RT60 от 0,5 до 3 с при p=1 RMSE короткого времени затухания составляет 0,025 с, длинного — 0,047 с. При p=2 ошибки равны 0,039 и 0,048 с. На 404 измеренных импульсных характеристиках перехода «переговорная — коридор» метод даёт две гладкие частотные кривые без регуляризации по частоте и пространственно осмысленные доли компонентов.
Ограничения. Для измеренных данных нет истинных RT60, поэтому сравнение с DecayFitNet и CommonSlopeAnalysis не доказывает превосходство по точности. Число спадов задаётся заранее; близкие и слабые компоненты плохо идентифицируются. Перевзвешивание p>0 ускоряет алгоритм эмпирически, но уже не гарантирует монотонного убывания исходной IS-функции.
Фишка из статьи. Более агрессивное перевзвешивание p=2 быстрее выходит из плохой начальной области, однако p=1 точнее в финале. Особенно тяжёлый случай — почти совпадающие времена затухания.
| Настройка CW-SAGE | RMSE короткого RT, с | RMSE длинного RT, с |
|---|---|---|
| p=1 | 0,025 | 0,047 |
| p=2 | 0,039 | 0,048 |
| Худшая близкая пара 2,753/2,783 с, p=2 | L2-ошибка пары 0,277 с | |
Как это читать: вклад сильных компонентов полезно подчёркивать, но максимальный вес не означает лучшую итоговую оценку. Если два наклона почти совпадают, сама модель становится слабо идентифицируемой и дополнительная оптимизация не создаёт отсутствующую информацию.