論文の概要: Boosting Objective Scores of a Speech Enhancement Model by MetricGAN Post-processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10296v2
• Date: Wed, 3 Mar 2021 06:36:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 14:35:48.678123
• Title: Boosting Objective Scores of a Speech Enhancement Model by MetricGAN Post-processing
• Title（参考訳）: MetricGAN後処理による音声強調モデルの客観的スコア向上
• Authors: Szu-Wei Fu, Chien-Feng Liao, Tsun-An Hsieh, Kuo-Hsuan Hung, Syu-Siang Wang, Cheng Yu, Heng-Cheng Kuo, Ryandhimas E. Zezario, You-Jin Li, Shang-Yi Chuang, Yen-Ju Lu, Yu Tsao
• Abstract要約: Transformerアーキテクチャは、多くの異なる自然言語処理アプリケーションにおいて、リカレントニューラルネットワークよりも優れた能力を示している。 本研究は音声強調作業に改良型トランスフォーマーを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.19158404358494
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Transformer architecture has demonstrated a superior ability compared to recurrent neural networks in many different natural language processing applications. Therefore, our study applies a modified Transformer in a speech enhancement task. Specifically, positional encoding in the Transformer may not be necessary for speech enhancement, and hence, it is replaced by convolutional layers. To further improve the perceptual evaluation of the speech quality (PESQ) scores of enhanced speech, the L_1 pre-trained Transformer is fine-tuned using a MetricGAN framework. The proposed MetricGAN can be treated as a general post-processing module to further boost the objective scores of interest. The experiments were conducted using the data sets provided by the organizer of the Deep Noise Suppression (DNS) challenge. Experimental results demonstrated that the proposed system outperformed the challenge baseline, in both subjective and objective evaluations, with a large margin.
• Abstract（参考訳）: Transformerアーキテクチャは、多くの異なる自然言語処理アプリケーションにおいて、リカレントニューラルネットワークよりも優れた能力を示している。 そこで本研究では,変換トランスを音声強調タスクに適用する。 具体的には、トランスフォーマにおける位置符号化は音声強調に必要とせず、畳み込み層に置き換えられる。 強調音声の音声品質(PESQ)スコアの知覚的評価をさらに向上するため、L_1事前学習トランスフォーマをMetricGANフレームワークを用いて微調整する。 提案したMetricGANは汎用的な後処理モジュールとして扱うことができ、目的とする関心のスコアをさらに高めることができる。 実験は、Deep Noise Suppression(DNS)チャレンジのオーガナイザが提供したデータセットを用いて行われた。 実験結果から,提案システムは主観的評価と客観的評価の両面において,大きなマージンを有する課題ベースラインを上回った。

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