論文の概要: CLCNet: Deep learning-based Noise Reduction for Hearing Aids using Complex Linear Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.10218v1
• Date: Tue, 28 Jan 2020 09:08:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 02:14:20.816920
• Title: CLCNet: Deep learning-based Noise Reduction for Hearing Aids using Complex Linear Coding
• Title（参考訳）: CLCNet:複合線形符号化を用いた難聴者に対するディープラーニングに基づくノイズ低減
• Authors: Hendrik Schr\"oter, Tobias Rosenkranz, Alberto N. Escalante B., Marc Aubreville, Andreas Maier
• Abstract要約: 雑音環境下でのモナラ音声強調を改善するために,CLCNetを提案する。 まず、複素周波数領域に適用される線形予測符号化(LPC)によって動機付けられた複素線形符号化を定義する。 次に,複雑なスペクトログラム入力と係数出力を組み込んだフレームワークを提案する。 第3に、低レイテンシおよびオンライン処理に適合する複素値分光器のパラメトリック正規化を定義する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.432493619194938
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Noise reduction is an important part of modern hearing aids and is included in most commercially available devices. Deep learning-based state-of-the-art algorithms, however, either do not consider real-time and frequency resolution constrains or result in poor quality under very noisy conditions. To improve monaural speech enhancement in noisy environments, we propose CLCNet, a framework based on complex valued linear coding. First, we define complex linear coding (CLC) motivated by linear predictive coding (LPC) that is applied in the complex frequency domain. Second, we propose a framework that incorporates complex spectrogram input and coefficient output. Third, we define a parametric normalization for complex valued spectrograms that complies with low-latency and on-line processing. Our CLCNet was evaluated on a mixture of the EUROM database and a real-world noise dataset recorded with hearing aids and compared to traditional real-valued Wiener-Filter gains.
• Abstract（参考訳）: ノイズ低減は現代の補聴器の重要な部分であり、ほとんどの市販デバイスに含まれている。 しかし、ディープラーニングに基づく最先端のアルゴリズムは、リアルタイムおよび周波数分解の制約を考慮していないか、あるいは非常にノイズの多い条件下では品質が劣る。 雑音環境下でのモナラ音声強調を改善するために,複素値線形符号化に基づくCLCNetを提案する。 まず、複素周波数領域に適用される線形予測符号化(LPC)によって動機付けられた複素線形符号化(CLC)を定義する。 次に,複雑なスペクトル入力と係数出力を組み込んだフレームワークを提案する。 第3に、低遅延およびオンライン処理に対応する複雑な値のスペクトログラムに対するパラメトリック正規化を定義する。 我々のCLCNetは、従来のWiener-Filterゲインと比較して、EUROMデータベースと補聴器で記録された実世界のノイズデータセットを混合して評価した。

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