Fugu-MT 論文翻訳(概要): Resource-Efficient Speech Mask Estimation for Multi-Channel Speech Enhancement

論文の概要: Resource-Efficient Speech Mask Estimation for Multi-Channel Speech Enhancement

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.11477v1
Date: Wed, 22 Jul 2020 14:58:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-07 23:39:10.288993
Title: Resource-Efficient Speech Mask Estimation for Multi-Channel Speech Enhancement
Title（参考訳）: マルチチャネル音声強調のための資源効率の良い音声マスク推定
Authors: Lukas Pfeifenberger, Matthias Z\"ohrer, G\"unther Schindler, Wolfgang Roth, Holger Fr\"oning and Franz Pernkopf
Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づくマルチチャンネル音声強調のための資源効率の高い手法を提案する。特に、低精度DNNを用いて、ノイズの多いマルチチャネルマイクロホン観測から音声マスクを推定する。 2重みの極端な場合と精度の低下により、実行時間とメモリフットプリントの大幅な削減が可能となる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.361841669377776
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: While machine learning techniques are traditionally resource intensive, we are currently witnessing an increased interest in hardware and energy efficient approaches. This need for resource-efficient machine learning is primarily driven by the demand for embedded systems and their usage in ubiquitous computing and IoT applications. In this article, we provide a resource-efficient approach for multi-channel speech enhancement based on Deep Neural Networks (DNNs). In particular, we use reduced-precision DNNs for estimating a speech mask from noisy, multi-channel microphone observations. This speech mask is used to obtain either the Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) or Generalized Eigenvalue (GEV) beamformer. In the extreme case of binary weights and reduced precision activations, a significant reduction of execution time and memory footprint is possible while still obtaining an audio quality almost on par to single-precision DNNs and a slightly larger Word Error Rate (WER) for single speaker scenarios using the WSJ0 speech corpus.
Abstract（参考訳）: 機械学習の技術は伝統的にリソース集約的だが、ハードウェアとエネルギー効率のアプローチへの関心が高まっている。このリソース効率のよい機械学習の必要性は、組み込みシステムの需要と、ユビキタスコンピューティングやIoTアプリケーションでの利用が主な要因だ。本稿では,ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づくマルチチャネル音声強調のための資源効率の高い手法を提案する。特に、低精度DNNを用いて、ノイズの多いマルチチャネルマイクロホン観測から音声マスクを推定する。この音声マスクは、最小分散歪み無応答(MVDR)または一般化固有値(GEV)ビームフォーマを得るために用いられる。 2値重みの極端な場合と精度の低いアクティベーションでは、WSJ0音声コーパスを用いた単一の話者シナリオに対して、単精度のDNNとわずかに大きいワード誤り率(WER)にほぼ等しい音質を保ちながら、実行時間とメモリフットプリントの大幅な削減が可能となる。

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