論文の概要: Coarse-to-Fine Recursive Speech Separation for Unknown Number of
Speakers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16054v1
- Date: Wed, 30 Mar 2022 04:45:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-31 16:57:59.252687
- Title: Coarse-to-Fine Recursive Speech Separation for Unknown Number of
Speakers
- Title（参考訳）: 未知話者数に対する粗-重再帰音声分離
- Authors: Zhenhao Jin, Xiang Hao and Xiangdong Su
- Abstract要約: 本稿では,マルチパス音源抽出問題として,未知話者数による音声分離を定式化する。
実験の結果,提案手法は話者数が異なるWSJ0データセット上で,最先端のパフォーマンスをアーカイブしていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.380514397417457
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The vast majority of speech separation methods assume that the number of
speakers is known in advance, hence they are specific to the number of
speakers. By contrast, a more realistic and challenging task is to separate a
mixture in which the number of speakers is unknown. This paper formulates the
speech separation with the unknown number of speakers as a multi-pass source
extraction problem and proposes a coarse-to-fine recursive speech separation
method. This method comprises two stages, namely, recursive cue extraction and
target speaker extraction. The recursive cue extraction stage determines how
many computational iterations need to be performed and outputs a coarse cue
speech by monitoring statistics in the mixture. As the number of recursive
iterations increases, the accumulation of distortion eventually comes into the
extracted speech and reminder. Therefore, in the second stage, we use a target
speaker extraction network to extract a fine speech based on the coarse target
cue and the original distortionless mixture. Experiments show that the proposed
method archived state-of-the-art performance on the WSJ0 dataset with a
different number of speakers. Furthermore, it generalizes well to an unseen
large number of speakers.
- Abstract（参考訳）: 音声分離手法の大多数は、話者の数が予め知られているため、話者の数に比例していると仮定している。
対照的に、より現実的で困難なタスクは、話者数が不明な混合物を分離することである。
本稿では,未知話者数による音声分離をマルチパス音源抽出問題として定式化し,粗大な再帰的音声分離法を提案する。
この方法は、2つの段階、すなわち再帰的キュー抽出とターゲット話者抽出からなる。
再帰的キュー抽出段階は、どれだけの計算繰り返しを行う必要があるかを決定し、混合の統計を監視して粗いキュー音声を出力する。
再帰的な反復の数が増加するにつれて、歪みの蓄積は最終的に抽出された音声とリマインダーに現れる。
そこで,第2段階では,ターゲット話者抽出ネットワークを用いて,粗いターゲットキューと元の歪みのない混合に基づく微細な音声を抽出する。
実験により,提案手法は,話者数が異なるwsj0データセット上で,最先端のパフォーマンスをアーカイブすることを示した。
さらに、目に見えない多数の話者によく一般化する。
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