論文の概要: Interspeech 2021 Deep Noise Suppression Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01902v3
• Date: Mon, 5 Apr 2021 01:19:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-11 06:48:28.429034
• Title: Interspeech 2021 Deep Noise Suppression Challenge
• Title（参考訳）: インタースパイチ2021深部騒音抑制チャレンジ
• Authors: Chandan K A Reddy, Harishchandra Dubey, Kazuhito Koishida, Arun Nair, Vishak Gopal, Ross Cutler, Sebastian Braun, Hannes Gamper, Robert Aichner, Sriram Srinivasan
• Abstract要約: DNSチャレンジは、ノイズ抑圧の領域におけるイノベーションを奨励し、知覚音声の品質を向上するように設計されている。 広帯域シナリオのためのトレーニングとテストデータセットをオープンソース化した。 InterSPEECH 2021で組織された課題のこのバージョンでは、トレーニングとテストの両方のデータセットを拡張して、完全なバンドシナリオに対応しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.68545171728067
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Deep Noise Suppression (DNS) challenge is designed to foster innovation in the area of noise suppression to achieve superior perceptual speech quality. We recently organized a DNS challenge special session at INTERSPEECH and ICASSP 2020. We open-sourced training and test datasets for the wideband scenario. We also open-sourced a subjective evaluation framework based on ITU-T standard P.808, which was also used to evaluate participants of the challenge. Many researchers from academia and industry made significant contributions to push the field forward, yet even the best noise suppressor was far from achieving superior speech quality in challenging scenarios. In this version of the challenge organized at INTERSPEECH 2021, we are expanding both our training and test datasets to accommodate full band scenarios. The two tracks in this challenge will focus on real-time denoising for (i) wide band, and(ii) full band scenarios. We are also making available a reliable non-intrusive objective speech quality metric called DNSMOS for the participants to use during their development phase.
• Abstract（参考訳）: ディープノイズ抑圧(DNS)課題は、ノイズ抑圧の領域におけるイノベーションを促進し、より優れた知覚音声品質を実現するために設計されている。 我々は最近、InterSPEECHとICASSP 2020でDNSチャレンジ特別セッションを開催した。 広帯域シナリオのためのトレーニングとテストデータセットをオープンソースとして公開しました。 また、ITU-T標準P.808に基づく主観評価フレームワークをオープンソース化し、課題の参加者の評価にも使用された。 学界や業界からの多くの研究者がこの分野を前進させるために多大な貢献をしたが、最高のノイズ抑制装置でさえ、挑戦的なシナリオにおいて優れた音声品質を達成するには程遠いものだった。 InterSPEECH 2021で組織された課題のこのバージョンでは、トレーニングとテストの両方のデータセットを拡張して、完全なバンドシナリオに対応しています。 この課題における2つのトラックは、(i)ワイドバンドと(ii)フルバンドシナリオのリアルタイムなデノージングに焦点を当てる。 また,開発段階で使用するために,dnsmosと呼ばれる信頼性の高い非インタラクティブな客観的音声品質指標を利用可能にする。

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