論文の概要: PL-EESR: Perceptual Loss Based END-TO-END Robust Speaker Representation Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00940v1
• Date: Sun, 3 Oct 2021 07:05:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-06 06:35:42.529187
• Title: PL-EESR: Perceptual Loss Based END-TO-END Robust Speaker Representation Extraction
• Title（参考訳）: PL-EESR:知覚損失に基づくエンドツーエンドロバスト話者表現抽出
• Authors: Yi Ma and Kong Aik Lee and Ville Hautamaki and Haizhou Li
• Abstract要約: 音声強調は、背景雑音の抑制による音声信号の知覚品質の向上を目的としている。 本稿では,頑健な話者表現抽出のためのエンドツーエンドディープラーニングフレームワークPL-EESRを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.55375210094995
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Speech enhancement aims to improve the perceptual quality of the speech signal by suppression of the background noise. However, excessive suppression may lead to speech distortion and speaker information loss, which degrades the performance of speaker embedding extraction. To alleviate this problem, we propose an end-to-end deep learning framework, dubbed PL-EESR, for robust speaker representation extraction. This framework is optimized based on the feedback of the speaker identification task and the high-level perceptual deviation between the raw speech signal and its noisy version. We conducted speaker verification tasks in both noisy and clean environment respectively to evaluate our system. Compared to the baseline, our method shows better performance in both clean and noisy environments, which means our method can not only enhance the speaker relative information but also avoid adding distortions.
• Abstract（参考訳）: 音声強調は、背景雑音の抑制による音声信号の知覚品質の向上を目的としている。 しかし、過剰な抑制は音声の歪みと話者情報損失を引き起こし、話者埋め込み抽出の性能を低下させる。 そこで本稿では,この問題を解決するために,頑健な話者表現抽出のためのエンドツーエンドディープラーニングフレームワークpl-eesrを提案する。 この枠組みは、話者識別タスクのフィードバックと、生音声信号とその雑音バージョン間の高レベルの知覚偏差に基づいて最適化される。 騒音環境とクリーン環境の両方で話者検証を行い,システムの評価を行った。 本手法は, ベースラインと比較して, クリーン環境とノイズ環境の両方において良好な性能を示すため, 話者相対情報の向上だけでなく, 歪みの付加も回避できる。

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