論文の概要: Speech Enhancement using Self-Adaptation and Multi-Head Self-Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05873v1
• Date: Fri, 14 Feb 2020 05:05:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 04:21:15.302792
• Title: Speech Enhancement using Self-Adaptation and Multi-Head Self-Attention
• Title（参考訳）: セルフアダプションとマルチヘッドセルフアテンションを用いた音声強調
• Authors: Yuma Koizumi, Kohei Yatabe, Marc Delcroix, Yoshiki Masuyama, Daiki Takeuchi
• Abstract要約: 本稿では,補助的話者認識機能を用いた音声強調のための自己適応手法について検討する。 テスト発話から直接適応に用いる話者表現を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.82604384963679
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper investigates a self-adaptation method for speech enhancement using auxiliary speaker-aware features; we extract a speaker representation used for adaptation directly from the test utterance. Conventional studies of deep neural network (DNN)--based speech enhancement mainly focus on building a speaker independent model. Meanwhile, in speech applications including speech recognition and synthesis, it is known that model adaptation to the target speaker improves the accuracy. Our research question is whether a DNN for speech enhancement can be adopted to unknown speakers without any auxiliary guidance signal in test-phase. To achieve this, we adopt multi-task learning of speech enhancement and speaker identification, and use the output of the final hidden layer of speaker identification branch as an auxiliary feature. In addition, we use multi-head self-attention for capturing long-term dependencies in the speech and noise. Experimental results on a public dataset show that our strategy achieves the state-of-the-art performance and also outperform conventional methods in terms of subjective quality.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,補助話者認識機能を用いた音声強調のための自己適応手法について検討し,テスト発話から直接適応する話者表現を抽出する。 ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく音声強調の従来の研究は、主に話者独立モデルの構築に焦点を当てている。 一方、音声認識や合成を含む音声応用においては、対象話者へのモデル適応が精度を向上させることが知られている。 本研究は,音声強調のためのDNNを,テストフェーズにおいて補助的な誘導信号なしで未知話者に適用できるかどうかである。 これを実現するために,音声強調と話者識別のマルチタスク学習を採用し,話者識別分岐の最終隠れ層の出力を補助的特徴として利用する。 さらに,音声と雑音の長期依存性を捉えるために,マルチヘッド自己注意を用いる。 公開データセットによる実験結果から,我々の戦略は最先端の性能を達成し,従来の手法よりも主観的品質を向上することが示された。

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