論文の概要: Informed Source Extraction With Application to Acoustic Echo Reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04569v4
• Date: Tue, 26 Oct 2021 14:51:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 02:10:47.873185
• Title: Informed Source Extraction With Application to Acoustic Echo Reduction
• Title（参考訳）: インフォームド音源抽出と音響エコー低減への応用
• Authors: Mohamed Elminshawi, Wolfgang Mack, and Emanu\"el A. P. Habets
• Abstract要約: ディープラーニング手法は、ターゲット話者が発する参照スニペットを単一の埋め込みベクトルにマッピングする話者識別モデルを活用する。 本稿では,参照信号の時間的ダイナミクスを捉えた時間変化源判別モデルを提案する。 実験結果から,提案手法は音響エコー低減シナリオに適用した場合の抽出性能を著しく向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.296684637620553
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Informed speaker extraction aims to extract a target speech signal from a mixture of sources given prior knowledge about the desired speaker. Recent deep learning-based methods leverage a speaker discriminative model that maps a reference snippet uttered by the target speaker into a single embedding vector that encapsulates the characteristics of the target speaker. However, such modeling deliberately neglects the time-varying properties of the reference signal. In this work, we assume that a reference signal is available that is temporally correlated with the target signal. To take this correlation into account, we propose a time-varying source discriminative model that captures the temporal dynamics of the reference signal. We also show that existing methods and the proposed method can be generalized to non-speech sources as well. Experimental results demonstrate that the proposed method significantly improves the extraction performance when applied in an acoustic echo reduction scenario.
• Abstract（参考訳）: インフォームド話者抽出は、所望の話者に関する事前知識が与えられた音源から対象の音声信号を抽出することを目的としている。 最近のディープラーニングに基づく方法は、対象話者が発する参照スニペットを、対象話者の特性をカプセル化する単一の埋め込みベクトルにマッピングする話者識別モデルを活用する。 しかし、そのようなモデリングは基準信号の時間変化特性を意図的に無視する。 本研究では,対象信号と時間的相関のある参照信号が存在することを仮定する。 この相関を考慮に入れ,基準信号の時間的ダイナミクスを捉えた時間変動源判別モデルを提案する。 また,既存の手法と提案手法が非音声ソースにも一般化可能であることを示す。 実験の結果,提案手法は音響エコー低減シナリオで適用した場合,抽出性能が著しく向上することがわかった。

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