論文の概要: DeepFilterNet: A Low Complexity Speech Enhancement Framework for
Full-Band Audio based on Deep Filtering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05588v1
- Date: Mon, 11 Oct 2021 20:03:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-14 07:34:14.385839
- Title: DeepFilterNet: A Low Complexity Speech Enhancement Framework for
Full-Band Audio based on Deep Filtering
- Title（参考訳）: DeepFilterNet: ディープフィルタに基づくフルバンド音声のための低複雑性音声強調フレームワーク
- Authors: Hendrik Schr\"oter, Alberto N. Escalante-B., Tobias Rosenkranz,
Andreas Maier
- Abstract要約: ディープフィルタを利用した2段階音声強調フレームワークDeepFilterNetを提案する。
まず、人間の周波数知覚をモデル化したERBスケールゲインを用いてスペクトルエンベロープを強化する。
第2段階では、音声の周期的成分を高めるためにディープフィルタリングを用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.200520879361916
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Complex-valued processing has brought deep learning-based speech enhancement
and signal extraction to a new level. Typically, the process is based on a
time-frequency (TF) mask which is applied to a noisy spectrogram, while complex
masks (CM) are usually preferred over real-valued masks due to their ability to
modify the phase. Recent work proposed to use a complex filter instead of a
point-wise multiplication with a mask. This allows to incorporate information
from previous and future time steps exploiting local correlations within each
frequency band. In this work, we propose DeepFilterNet, a two stage speech
enhancement framework utilizing deep filtering. First, we enhance the spectral
envelope using ERB-scaled gains modeling the human frequency perception. The
second stage employs deep filtering to enhance the periodic components of
speech. Additionally to taking advantage of perceptual properties of speech, we
enforce network sparsity via separable convolutions and extensive grouping in
linear and recurrent layers to design a low complexity architecture. We further
show that our two stage deep filtering approach outperforms complex masks over
a variety of frequency resolutions and latencies and demonstrate convincing
performance compared to other state-of-the-art models.
- Abstract（参考訳）: 複雑な値処理は、深層学習に基づく音声強調と信号抽出を新しいレベルにもたらした。
通常、このプロセスはノイズスペクトルに適用される時間周波数(TF)マスクに基づいているが、複雑なマスク(CM)は通常、位相を変更できるため、実値のマスクよりも好まれる。
近年の研究では、マスクを用いたポイントワイズ乗算の代わりに複雑なフィルタを用いることが提案されている。
これにより、各周波数帯域内の局所相関を利用する前および将来の時間ステップからの情報を組み込むことができる。
本研究では,ディープフィルタリングを利用した2段階音声強調フレームワークDeepFilterNetを提案する。
まず,人間の周波数知覚をモデル化したerbスケールゲインを用いてスペクトル包絡を強化する。
第2段階は、音声の周期的構成要素を強化するために深いフィルタリングを用いる。
さらに,音声の知覚特性を生かして,分離可能な畳み込みと線形および繰り返しの層に広範にグループ化することで,低複雑性アーキテクチャを設計する。
さらに,我々の2段階の深層フィルタリング手法は,様々な周波数分解能や潜時性よりも複雑なマスクよりも優れており,他の最先端モデルと比較して説得力のある性能を示す。
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