論文の概要: End-to-End Multi-speaker ASR with Independent Vector Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00218v1
• Date: Fri, 1 Apr 2022 05:45:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-04 14:33:14.784860
• Title: End-to-End Multi-speaker ASR with Independent Vector Analysis
• Title（参考訳）: 独立ベクトル解析を用いたエンドツーエンドマルチスピーカASR
• Authors: Robin Scheibler, Wangyou Zhang, Xuankai Chang, Shinji Watanabe, Yanmin Qian
• Abstract要約: マルチチャンネル・マルチスピーカ自動音声認識のためのエンドツーエンドシステムを開発した。 本稿では, 独立ベクトル解析(IVA)のパラダイムを基礎として, ソース分離と収差分離のパラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.83577165608607
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We develop an end-to-end system for multi-channel, multi-speaker automatic speech recognition. We propose a frontend for joint source separation and dereverberation based on the independent vector analysis (IVA) paradigm. It uses the fast and stable iterative source steering algorithm together with a neural source model. The parameters from the ASR module and the neural source model are optimized jointly from the ASR loss itself. We demonstrate competitive performance with previous systems using neural beamforming frontends. First, we explore the trade-offs when using various number of channels for training and testing. Second, we demonstrate that the proposed IVA frontend performs well on noisy data, even when trained on clean mixtures only. Furthermore, it extends without retraining to the separation of more speakers, which is demonstrated on mixtures of three and four speakers.
• Abstract（参考訳）: マルチチャンネル・マルチスピーカ自動音声認識のためのエンドツーエンドシステムを開発した。 本稿では, 独立ベクトル解析(IVA)パラダイムに基づく共同音源分離と残響のフロントエンドを提案する。 高速で安定した反復的ソースステアリングアルゴリズムとニューラルソースモデルを使用する。 ASRモジュールとニューラルソースモデルからのパラメータは、ASR損失自体から共同で最適化される。 神経ビームフォーミングフロントエンドを用いて,従来システムとの競合性能を示す。 まず、トレーニングとテストにさまざまなチャネルを使用する場合のトレードオフについて検討する。 第2に,クリーンミックスのみのトレーニングにおいても,提案したIVAフロントエンドがノイズの多いデータに対して良好に動作することを示す。 さらに、3と4の混合話者で示される、より多くの話者の分離に再訓練することなく拡張する。

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