論文の概要: A Time-domain Generalized Wiener Filter for Multi-channel Speech Separation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03533v1
• Date: Tue, 7 Dec 2021 07:16:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-08 15:19:32.011402
• Title: A Time-domain Generalized Wiener Filter for Multi-channel Speech Separation
• Title（参考訳）: 多チャンネル音声分離のための時間領域一般化ウィナーフィルタ
• Authors: Yi Luo
• Abstract要約: 周波数領域ニューラルビームフォーマは、近年のマルチチャネル音声分離モデルの主流手法である。 本稿では、従来の周波数領域ビームフォーマの拡張として、時間領域ワイナー一般化フィルタ(TD-GWF)を提案する。 実験結果から,周波数領域ビームフォーマをTD-GWFに置き換えることで,大幅な性能向上が達成できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.970226369922598
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Frequency-domain neural beamformers are the mainstream methods for recent multi-channel speech separation models. Despite their well-defined behaviors and the effectiveness, such frequency-domain beamformers still have the limitations of a bounded oracle performance and the difficulties of designing proper networks for the complex-valued operations. In this paper, we propose a time-domain generalized Wiener filter (TD-GWF), an extension to the conventional frequency-domain beamformers that has higher oracle performance and only involves real-valued operations. We also provide discussions on how TD-GWF can be connected to conventional frequency-domain beamformers. Experiment results show that a significant performance improvement can be achieved by replacing frequency-domain beamformers by the TD-GWF in the recently proposed sequential neural beamforming pipelines.
• Abstract（参考訳）: 周波数領域ニューラルビームフォーマは、近年のマルチチャネル音声分離モデルの主流手法である。 これらの周波数領域ビームフォーマは、よく定義された振舞いと有効性にもかかわらず、有界オラクル性能の限界と複雑な演算のために適切なネットワークを設計することが困難である。 本稿では,時間領域一般化Wienerフィルタ(TD-GWF)を提案する。 また、従来の周波数領域ビームフォーマにTD-GWFを接続する方法についても論じる。 実験の結果,最近提案された逐次ニューラルネットワークビームフォーミングパイプラインにおいて,周波数領域ビームフォーマをtd-gwfに置き換えることで,大幅な性能向上を実現することができた。

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