論文の概要: Single Channel Speech Enhancement Using Temporal Convolutional Recurrent Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00319v1
• Date: Sun, 2 Feb 2020 04:26:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 20:21:35.382456
• Title: Single Channel Speech Enhancement Using Temporal Convolutional Recurrent Neural Networks
• Title（参考訳）: 時間畳み込みリカレントニューラルネットワークを用いた単一チャネル音声強調
• Authors: Jingdong Li, Hui Zhang, Xueliang Zhang, and Changliang Li
• Abstract要約: 時間畳み込みリカレントネットワーク(TCRN)は、ノイズ波形を直接クリーン波形にマッピングするエンドツーエンドモデルである。 既存の畳み込みリカレントネットワークと比較して,本モデルではモデルの性能を向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.88788382262305
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent decades, neural network based methods have significantly improved the performace of speech enhancement. Most of them estimate time-frequency (T-F) representation of target speech directly or indirectly, then resynthesize waveform using the estimated T-F representation. In this work, we proposed the temporal convolutional recurrent network (TCRN), an end-to-end model that directly map noisy waveform to clean waveform. The TCRN, which is combined convolution and recurrent neural network, is able to efficiently and effectively leverage short-term ang long-term information. Futuremore, we present the architecture that repeatedly downsample and upsample speech during forward propagation. We show that our model is able to improve the performance of model, compared with existing convolutional recurrent networks. Futuremore, We present several key techniques to stabilize the training process. The experimental results show that our model consistently outperforms existing speech enhancement approaches, in terms of speech intelligibility and quality.
• Abstract（参考訳）: 近年,ニューラルネットワークに基づく手法により,音声強調性能が大幅に向上している。 それらの多くは、直接または間接的に対象音声の時間周波数(T-F)表現を推定した後、推定したT-F表現を用いて波形を再合成する。 本研究では,ノイズ波形をクリーン波形に直接マッピングするエンドツーエンドモデルである時間畳み込みリカレントネットワーク(tcrn)を提案する。 TCRNは畳み込みとリカレントニューラルネットワークを組み合わせたもので、短時間のアングル情報を効率的に効果的に活用することができる。 今後,前処理中に繰り返しサンプルをダウンサンプル・アップサンプル・スピーチを行うアーキテクチャを提案する。 既存の畳み込みリカレントネットワークと比較して,本モデルではモデルの性能を向上させることができることを示す。 今後,トレーニングプロセスの安定化のための重要な技術をいくつか提示する。 実験結果から,本モデルが既存の音声強調手法よりも音声の明瞭度や品質に優れていることが示唆された。

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