Fugu-MT 論文翻訳(概要): Independent Vector Analysis with Deep Neural Network Source Priors

論文の概要: Independent Vector Analysis with Deep Neural Network Source Priors

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11273v2
Date: Tue, 6 Oct 2020 17:43:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-26 02:53:23.056214
Title: Independent Vector Analysis with Deep Neural Network Source Priors
Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いた独立ベクトル解析
Authors: Xi-Lin Li
Abstract要約: 我々は、ディープニューラルネットワーク(DNN)のような普遍近似器を用いて、音声密度の微分を効率的に推定できることを示す。実験結果から、オンライン実装の収束速度とバッチ実装の信号対干渉比(SIR)において、結果のニューラルネットワーク密度が従来よりも一貫して優れていたことが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.30021794793606
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper studies the density priors for independent vector analysis (IVA) with convolutive speech mixture separation as the exemplary application. Most existing source priors for IVA are too simplified to capture the fine structures of speeches. Here, we first time show that it is possible to efficiently estimate the derivative of speech density with universal approximators like deep neural networks (DNN) by optimizing certain proxy separation related performance indices. Experimental results suggest that the resultant neural network density priors consistently outperform previous ones in convergence speed for online implementation and signal-to-interference ratio (SIR) for batch implementation.
Abstract（参考訳）: 本稿では,畳み込み音声混合分離を用いた独立ベクトル解析(iva)における密度優先法を例示として検討する。 IVAの既存のソースプリエンスのほとんどは、音声の微細構造を捉えるのにシンプルすぎる。ここでは、特定のプロキシ分離関連性能指標を最適化することにより、ディープニューラルネットワーク(DNN)のような普遍近似器を用いて音声密度の導出を効率的に推定できることを初めて示す。実験の結果,オンライン実装の収束速度とバッチ実装のsir(signal-to-interference ratio)では,ニューラルネットワーク密度が先行することがわかった。

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