『Phase reconstruction based on recurrent phase unwrapping with deep neural networks』に基づく位相復元手法をPyTorchで実装した - 備忘録はじめに 手法 実装 実験 音声の分析条件 実験結果 おわりに 追記 はじめに Masuyama氏らによる位相復元手法 "Phase reconstruction based on recurrent phase unwrapping with deep neural networks"が2020年に提案されている． https://ieeexplore.ieee.org/document/9053234 arxiv.org 本手法は，まずDNNで位相の微分（時間方向・周波数方向）を推定し，次に推定した微分に基づいて位相を再帰的に求める（積分する，アンラッピング）という2段階の処理からなる．位相が波形のずれに敏感という問題を回避しつつ，従来のDNNによる位相の直接推定（von Mises DNN）よりも高い精度で位相を推定することができる，というわけである．「位相を再帰的に求める」 rec
