論文の概要: Residual-Guided Non-Intrusive Speech Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11499v1
• Date: Tue, 22 Mar 2022 07:19:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-23 15:39:18.300527
• Title: Residual-Guided Non-Intrusive Speech Quality Assessment
• Title（参考訳）: 残差誘導非侵入音声品質評価
• Authors: Zhe Ye, Jiahao Chen, Diqun Yan
• Abstract要約: 本稿では、障害音声と強化音声の残差に基づいて、非侵入音声品質の評価を改善する手法を提案する。 我々は、障害音声に対する強調音声を生成し、基準音声の欠如を補う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7590051176368915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes an approach to improve Non-Intrusive speech quality assessment(NI-SQA) based on the residuals between impaired speech and enhanced speech. The difficulty in our task is particularly lack of information, for which the corresponding reference speech is absent. We generate an enhanced speech on the impaired speech to compensate for the absence of the reference audio, then pair the information of residuals with the impaired speech. Compared to feeding the impaired speech directly into the model, residuals could bring some extra helpful information from the contrast in enhancement. The human ear is sensitive to certain noises but different to deep learning model. Causing the Mean Opinion Score(MOS) the model predicted is not enough to fit our subjective sensitive well and causes deviation. These residuals have a close relationship to reference speech and then improve the ability of the deep learning models to predict MOS. During the training phase, experimental results demonstrate that paired with residuals can quickly obtain better evaluation indicators under the same conditions. Furthermore, our final results improved 31.3 percent and 14.1 percent, respectively, in PLCC and RMSE.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音声障害と強調音声の残差に着目し,非インタラクティブ音声品質評価(ni-sqa)の改善手法を提案する。 我々の課題の難しさは、特に情報不足であり、対応する参照音声が欠落している。 音声の欠落を補うために,障害音声の強調音声を生成し,残差情報と障害音声とをペアリングする。 モデルに障害のある音声を直接供給するのに比べ、残差は強調のコントラストからさらに有用な情報をもたらす可能性がある。 人間の耳は特定のノイズに敏感だが、深層学習モデルとは異なる。 平均オピニオンスコア(MOS)を用いて予測したモデルでは、主観的感度がよく適合し、偏差を引き起こすには不十分である。 これらの残差は参照音声と密接な関係を持ち、MOSを予測する深層学習モデルの能力を向上させる。 トレーニング段階で実験の結果, 残留物とのペアが同一条件下で評価指標を迅速に得ることが示された。 さらに, PLCCおよびRMSEでは, 最終結果はそれぞれ31.3%, 14.1%改善した。

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