論文の概要: Speakerfilter-Pro: an improved target speaker extractor combines the time domain and frequency domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13053v1
• Date: Sun, 25 Oct 2020 07:30:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 05:15:38.872587
• Title: Speakerfilter-Pro: an improved target speaker extractor combines the time domain and frequency domain
• Title（参考訳）: Speakerfilter-Pro: 時間領域と周波数領域を組み合わせた改良されたターゲット話者抽出器
• Authors: Shulin He, Hao Li, Xueliang Zhang
• Abstract要約: 本稿では,従来の話者フィルタモデルに基づく改良された話者抽出器について紹介する。 Speakerfilterは、双方向ゲートリカレントユニット(BGRU)モジュールを使用して、ターゲット話者をアンカー音声から特徴付け、畳み込みリカレントネットワーク(CRN)モジュールを使用して、ターゲット話者をノイズ信号から分離する。 WaveUNetは、時間領域で音声分離を行うのにより良い能力があることが証明されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.830492233611196
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces an improved target speaker extractor, referred to as Speakerfilter-Pro, based on our previous Speakerfilter model. The Speakerfilter uses a bi-direction gated recurrent unit (BGRU) module to characterize the target speaker from anchor speech and use a convolutional recurrent network (CRN) module to separate the target speech from a noisy signal.Different from the Speakerfilter, the Speakerfilter-Pro sticks a WaveUNet module in the beginning and the ending, respectively. The WaveUNet has been proven to have a better ability to perform speech separation in the time domain. In order to extract the target speaker information better, the complex spectrum instead of the magnitude spectrum is utilized as the input feature for the CRN module. Experiments are conducted on the two-speaker dataset (WSJ0-mix2) which is widely used for speaker extraction. The systematic evaluation shows that the Speakerfilter-Pro outperforms the Speakerfilter and other baselines, and achieves a signal-to-distortion ratio (SDR) of 14.95 dB.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来の話者フィルタモデルに基づく改良された話者抽出器について紹介する。 スピーカフィルタは、双方向ゲートリカレントユニット(bgru)モジュールを使用して、ターゲットスピーカをアンカー音声から特徴付け、畳み込みリカレントネットワーク(crn)モジュールを使用して、ターゲット音声とノイズ信号とを分離する。 WaveUNetは、時間領域で音声分離を行う能力が優れていることが証明されている。 ターゲット話者情報をよりよく抽出するために、CRNモジュールの入力特徴として、大きさスペクトルの代わりに複素スペクトルを用いる。 話者抽出に広く用いられている2話者データセット(WSJ0-mix2)について実験を行った。 系統評価では、話者フィルタ-Proはスピーカフィルタや他のベースラインよりも優れており、14.95dBの信号対歪み比(SDR)を達成する。

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