論文の概要: Translate Reverberated Speech to Anechoic Ones: Speech Dereverberation with BERT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08052v1
• Date: Thu, 16 Jul 2020 00:45:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 22:42:06.101128
• Title: Translate Reverberated Speech to Anechoic Ones: Speech Dereverberation with BERT
• Title（参考訳）: 残響音声から無響音声への変換:BERTによる発声
• Authors: Yang Jiao
• Abstract要約: 本研究では,単一チャンネル音声の残響について考察する。 自然言語処理(NLP)領域における双方向変換モデル(BERT)の成功に触発され,そのバックボーンシーケンスモデルとしての適用性を検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.876734825043823
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single channel speech dereverberation is considered in this work. Inspired by the recent success of Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model in the domain of Natural Language Processing (NLP), we investigate its applicability as backbone sequence model to enhance reverberated speech signal. We present a variation of the basic BERT model: a pre-sequence network, which extracts local spectral-temporal information and/or provides order information, before the backbone sequence model. In addition, we use pre-trained neural vocoder for implicit phase reconstruction. To evaluate our method, we used the data from the 3rd CHiME challenge, and compare our results with other methods. Experiments show that the proposed method outperforms traditional method WPE, and achieve comparable performance with state-of-the-art BLSTM-based sequence models.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,単一チャネル音声の残響について考察する。 自然言語処理領域(nlp)におけるトランスフォーマ(bert)モデルからの双方向エンコーダ表現の最近の成功に触発されて,残響音声信号の強調のためのバックボーンシーケンスモデルとしての適用性について検討した。 本稿では,バックボーン系列モデルに先立って,局所的スペクトル-時間情報の抽出と順序情報の提供を行う前シーケンスネットワークについて述べる。 さらに,前訓練したニューラルボコーダを用いて暗黙の位相再構成を行う。 本手法を評価するため,第3回CHiMEチャレンジのデータを用いて,他の手法との比較を行った。 実験の結果,提案手法は従来のWPEよりも優れており,最先端のBLSTMに基づくシーケンスモデルと同等の性能を発揮することがわかった。

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