論文の概要: Voice Activity Detection for Transient Noisy Environment Based on Diffusion Nets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13763v1
• Date: Fri, 25 Jun 2021 17:05:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-28 12:51:14.957554
• Title: Voice Activity Detection for Transient Noisy Environment Based on Diffusion Nets
• Title（参考訳）: 拡散ネットに基づく過渡雑音環境における音声活動検出
• Authors: Amir Ivry, Baruch Berdugo, Israel Cohen
• Abstract要約: 過渡音と定常音の音響環境における音声活動検出について検討する。 音声フレームと非音声音声フレームの空間パターンを独立に学習し,その基礎となる幾何学的構造を学習する。 ディープニューラルネットワークは、音声フレームと非音声フレームを分離するように訓練される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.558688470594674
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We address voice activity detection in acoustic environments of transients and stationary noises, which often occur in real life scenarios. We exploit unique spatial patterns of speech and non-speech audio frames by independently learning their underlying geometric structure. This process is done through a deep encoder-decoder based neural network architecture. This structure involves an encoder that maps spectral features with temporal information to their low-dimensional representations, which are generated by applying the diffusion maps method. The encoder feeds a decoder that maps the embedded data back into the high-dimensional space. A deep neural network, which is trained to separate speech from non-speech frames, is obtained by concatenating the decoder to the encoder, resembling the known Diffusion nets architecture. Experimental results show enhanced performance compared to competing voice activity detection methods. The improvement is achieved in both accuracy, robustness and generalization ability. Our model performs in a real-time manner and can be integrated into audio-based communication systems. We also present a batch algorithm which obtains an even higher accuracy for off-line applications.
• Abstract（参考訳）: 実生活シナリオにおいてしばしば発生する過渡音と定常音の音響環境における音声活動の検出に対処する。 音声と非音声の空間的パターンを独立に学習し,その基礎となる幾何学的構造を学習する。 このプロセスはディープエンコーダ-デコーダベースのニューラルネットワークアーキテクチャを通じて行われる。 この構造は、時間的情報を持つスペクトル特徴を拡散写像法を適用して生成される低次元表現にマッピングするエンコーダを含んでいる。 エンコーダは、埋め込みデータを高次元空間にマッピングするデコーダを供給する。 非音声フレームから音声を分離するように訓練されたディープニューラルネットワークは、既知の拡散ネットアーキテクチャに似たエンコーダにデコーダを結合することで得られる。 実験の結果, 競合音声活動検出法と比較して, 性能が向上した。 この改善は精度、堅牢性、一般化能力の両方で達成される。 我々のモデルはリアルタイムに動作し、音声ベースの通信システムに統合することができる。 また,オフラインアプリケーションに対して,より高精度なバッチアルゴリズムを提案する。

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