論文の概要: Disentangling speech from surroundings with neural embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15578v2
• Date: Sun, 4 Jun 2023 18:08:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 05:30:59.496966
• Title: Disentangling speech from surroundings with neural embeddings
• Title（参考訳）: 神経埋め込みによる周囲からの音声の分離
• Authors: Ahmed Omran, Neil Zeghidour, Zal\'an Borsos, F\'elix de Chaumont Quitry, Malcolm Slaney, Marco Tagliasacchi
• Abstract要約: ニューラルオーディオの埋め込み空間における雑音の多い環境から音声信号を分離する手法を提案する。 本稿では,ベクトルを埋め込んだ音声波形の構造化符号化を実現するための新しいトレーニング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.958451380305892
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a method to separate speech signals from noisy environments in the embedding space of a neural audio codec. We introduce a new training procedure that allows our model to produce structured encodings of audio waveforms given by embedding vectors, where one part of the embedding vector represents the speech signal, and the rest represent the environment. We achieve this by partitioning the embeddings of different input waveforms and training the model to faithfully reconstruct audio from mixed partitions, thereby ensuring each partition encodes a separate audio attribute. As use cases, we demonstrate the separation of speech from background noise or from reverberation characteristics. Our method also allows for targeted adjustments of the audio output characteristics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルオーディオコーデックの埋め込み空間における雑音環境から音声信号を分離する手法を提案する。 そこで本研究では,組込みベクトルが音声信号を表す場合,組込みベクトルの一部が環境を表す場合,組込みベクトルによって与えられる音声波形の構造化符号化を行うための新しい学習手順を提案する。 異なる入力波形の埋め込みを分割し、混合したパーティションから音声を忠実に再構築するためにモデルをトレーニングすることで、各パーティションが別のオーディオ属性を符号化できるようにする。 使用例として,背景雑音や残響特性からの音声の分離を示す。 また,音声出力特性を目標に調整することも可能である。

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