論文の概要: VoiceFilter-Lite: Streaming Targeted Voice Separation for On-Device Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.04323v1
• Date: Wed, 9 Sep 2020 14:26:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 09:12:08.346957
• Title: VoiceFilter-Lite: Streaming Targeted Voice Separation for On-Device Speech Recognition
• Title（参考訳）: VoiceFilter-Lite:オンデバイス音声認識のためのストリーミングターゲット音声分離
• Authors: Quan Wang, Ignacio Lopez Moreno, Mert Saglam, Kevin Wilson, Alan Chiao, Renjie Liu, Yanzhang He, Wei Li, Jason Pelecanos, Marily Nika, Alexander Gruenstein
• Abstract要約: ターゲットユーザからの音声信号のみを保存するためにデバイス上で実行される単一チャネルソース分離モデルであるVoiceFilter-Liteを導入する。 本研究では,そのようなモデルを8ビット整数モデルとして量子化し,リアルタイムに実行可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.462770498366524
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce VoiceFilter-Lite, a single-channel source separation model that runs on the device to preserve only the speech signals from a target user, as part of a streaming speech recognition system. Delivering such a model presents numerous challenges: It should improve the performance when the input signal consists of overlapped speech, and must not hurt the speech recognition performance under all other acoustic conditions. Besides, this model must be tiny, fast, and perform inference in a streaming fashion, in order to have minimal impact on CPU, memory, battery and latency. We propose novel techniques to meet these multi-faceted requirements, including using a new asymmetric loss, and adopting adaptive runtime suppression strength. We also show that such a model can be quantized as a 8-bit integer model and run in realtime.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,対象ユーザからの音声信号のみをストリーミング音声認識システムの一部として保存する単一チャネルソース分離モデルであるVoiceFilter-Liteを紹介する。 このようなモデルを提供することは、入力信号が重複した音声からなる場合の性能を向上させること、他の全ての音響条件下で音声認識性能を損なうべきではないこと、多くの課題を呈する。 さらに、このモデルは、CPU、メモリ、バッテリ、レイテンシに最小限の影響を与えるために、小さな、高速で、ストリーミング形式で推論を実行する必要がある。 本稿では,新しい非対称損失の利用,適応型ランタイム抑制強度の導入など,多面的要求を満たす新しい手法を提案する。 また,そのようなモデルが8ビット整数モデルとして量子化され,リアルタイムに動作することを示す。

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