論文の概要: Improving Speech Enhancement Performance by Leveraging Contextual Broad Phonetic Class Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07442v5
• Date: Sun, 18 Jun 2023 11:52:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 08:28:56.574565
• Title: Improving Speech Enhancement Performance by Leveraging Contextual Broad Phonetic Class Information
• Title（参考訳）: 文脈広い音素クラス情報を活用した音声強調性能の向上
• Authors: Yen-Ju Lu, Chia-Yu Chang, Cheng Yu, Ching-Feng Liu, Jeih-weih Hung, Shinji Watanabe, Yu Tsao
• Abstract要約: 音声強調のための追加情報として,音節属性の文脈情報について検討する。 本稿では,エンド・ツー・エンドの自動音声認識モデルによる損失を利用してSE性能を向上させることを提案する。 その結果,文脈的BPC情報によりSE性能が向上することが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.79855927394387
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Previous studies have confirmed that by augmenting acoustic features with the place/manner of articulatory features, the speech enhancement (SE) process can be guided to consider the broad phonetic properties of the input speech when performing enhancement to attain performance improvements. In this paper, we explore the contextual information of articulatory attributes as additional information to further benefit SE. More specifically, we propose to improve the SE performance by leveraging losses from an end-to-end automatic speech recognition (E2E-ASR) model that predicts the sequence of broad phonetic classes (BPCs). We also developed multi-objective training with ASR and perceptual losses to train the SE system based on a BPC-based E2E-ASR. Experimental results from speech denoising, speech dereverberation, and impaired speech enhancement tasks confirmed that contextual BPC information improves SE performance. Moreover, the SE model trained with the BPC-based E2E-ASR outperforms that with the phoneme-based E2E-ASR. The results suggest that objectives with misclassification of phonemes by the ASR system may lead to imperfect feedback, and BPC could be a potentially better choice. Finally, it is noted that combining the most-confusable phonetic targets into the same BPC when calculating the additional objective can effectively improve the SE performance.
• Abstract（参考訳）: 従来,音声の音響的特徴を調音的特徴の場所/マンガで増大させることで,音声強調(SE)過程を導出することにより,音声の幅広い音韻特性を考慮し,性能向上を図ることができた。 本稿では,音節属性の文脈情報を付加情報として検討し,SEをさらに活用する。 より具体的には、幅広い音素クラス(bpcs)のシーケンスを予測するエンドツーエンド自動音声認識(e2e-asr)モデルによる損失を利用して、se性能を改善することを提案する。 また,BPCをベースとしたE2E-ASRに基づくSEシステムの学習において,ASRを用いた多目的トレーニングと知覚的損失も開発した。 音声の発声, 発声残響, 音声強調課題による実験結果から, 文脈的bpc情報がse性能を向上できることが確認された。 さらに、BPCベースのE2E-ASRで訓練されたSEモデルは、音素ベースのE2E-ASRよりも優れている。 その結果、ASRシステムによる音素の誤分類による目的が不完全なフィードバックにつながる可能性があり、BPCがよりよい選択である可能性が示唆された。 最後に,重畳可能な音声目標を同一のBPCに組み合わせることで,SE性能を効果的に向上できることに注意する。

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