論文の概要: SNR-Based Features and Diverse Training Data for Robust DNN-Based Speech Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03512v2
• Date: Sat, 15 May 2021 14:04:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 00:59:11.498848
• Title: SNR-Based Features and Diverse Training Data for Robust DNN-Based Speech Enhancement
• Title（参考訳）: 頑健なDNN音声強調のためのSNR特徴量とディバーストレーニングデータ
• Authors: Robert Rehr, Timo Gerkmann
• Abstract要約: 本研究では,(1)トレーニングデータのサイズと多様性,(2)異なるネットワークアーキテクチャ,(3)選択した特徴に関する一般化を解析する。 実験結果と, t-distributed neighbor embedded (t-SNE) を用いた解析により, 提案したSNR-NAT特徴が不明瞭な雑音に対して頑健かつレベルに依存しない結果をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.346342164530967
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we address the generalization of deep neural network (DNN) based speech enhancement to unseen noise conditions for the case that training data is limited in size and diversity. To gain more insights, we analyze the generalization with respect to (1) the size and diversity of the training data, (2) different network architectures, and (3) the chosen features. To address (1), we train networks on the Hu noise corpus (limited size), the CHiME 3 noise corpus (limited diversity) and also propose a large and diverse dataset collected based on freely available sounds. To address (2), we compare a fully-connected feed-forward and a long short-term memory (LSTM) architecture. To address (3), we compare three input features, namely logarithmized noisy periodograms, noise aware training (NAT) and the proposed signal-to-noise ratio (SNR) based noise aware training (SNR-NAT). We confirm that rich training data and improved network architectures help DNNs to generalize. Furthermore, we show via experimental results and an analysis using t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) that the proposed SNR-NAT features yield robust and level independent results in unseen noise even with simple network architectures and when trained on only small datasets, which is the key contribution of this paper.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,学習データのサイズと多様性に制限がある場合の雑音条件に対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一般化について述べる。 さらなる知見を得るために,(1)訓練データのサイズと多様性,(2)異なるネットワークアーキテクチャ,(3)選択した特徴について一般化を分析する。 そこで,(1)は,huノイズコーパス(限定サイズ),chime 3ノイズコーパス(限定ダイバーシティ)でネットワークをトレーニングし,自由可聴音に基づいて収集した大規模かつ多様なデータセットを提案する。 2) に対処するため,完全接続型フィードフォワードと長短期メモリ(LSTM)アーキテクチャを比較した。 (3)に対処するために、対数化雑音周期図、ノイズアウェアネストレーニング(NAT)、およびSNRに基づくノイズアウェアネストレーニング(SNR-NAT)の3つの入力特徴を比較した。 リッチなトレーニングデータと改良されたネットワークアーキテクチャがDNNの一般化に役立つことを確認します。 さらに, 実験結果とt分散確率的近傍埋め込み (t-SNE) を用いた解析により, 提案するSNR-NAT特徴は, 単純なネットワークアーキテクチャにおいても, かつ, 小さいデータセットでのみトレーニングした場合においても, 頑健かつレベルに依存しないノイズを生じさせることを示した。

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