論文の概要: Audio-visual multi-channel speech separation, dereverberation and recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01977v1
• Date: Tue, 5 Apr 2022 04:16:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-06 15:02:50.690977
• Title: Audio-visual multi-channel speech separation, dereverberation and recognition
• Title（参考訳）: 音声・視覚多チャンネル音声分離, 残響, 認識
• Authors: Guinan Li, Jianwei Yu, Jiajun Deng, Xunying Liu, Helen Meng
• Abstract要約: 本稿では,音声-視覚的多チャンネル音声分離,デバーベレーション,認識手法を提案する。 音声を用いた場合の視覚的モダリティの利点は、2つのニューラルデバーベレーションアプローチでのみ示される。 LRS2データセットを用いて行った実験から,提案手法がベースラインよりも優れていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.34433820322323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the rapid advance of automatic speech recognition (ASR) technologies, accurate recognition of cocktail party speech characterised by the interference from overlapping speakers, background noise and room reverberation remains a highly challenging task to date. Motivated by the invariance of visual modality to acoustic signal corruption, audio-visual speech enhancement techniques have been developed, although predominantly targeting overlapping speech separation and recognition tasks. In this paper, an audio-visual multi-channel speech separation, dereverberation and recognition approach featuring a full incorporation of visual information into all three stages of the system is proposed. The advantage of the additional visual modality over using audio only is demonstrated on two neural dereverberation approaches based on DNN-WPE and spectral mapping respectively. The learning cost function mismatch between the separation and dereverberation models and their integration with the back-end recognition system is minimised using fine-tuning on the MSE and LF-MMI criteria. Experiments conducted on the LRS2 dataset suggest that the proposed audio-visual multi-channel speech separation, dereverberation and recognition system outperforms the baseline audio-visual multi-channel speech separation and recognition system containing no dereverberation module by a statistically significant word error rate (WER) reduction of 2.06% absolute (8.77% relative).
• Abstract（参考訳）: 音声認識(ASR)技術の急速な進歩にもかかわらず、重なり合う話者からの干渉によって特徴付けられるカクテルパーティー音声の正確な認識、背景雑音、室内残響は現在でも非常に困難な課題である。 音声信号の劣化に対する視覚的モダリティの相違により、音声-視覚的音声強調技術が開発されているが、主に重なり合う音声分離と認識タスクを対象としている。 本稿では,システムの全3段階に視覚情報の完全な組み入れを特徴とする音声・視覚多チャンネル音声分離,残響・認識手法を提案する。 DNN-WPEとスペクトルマッピングに基づく2つのニューラルデバーベレーション手法において,音声のみを用いた場合の視覚的モダリティの利点が示された。 MSE基準とLF-MMI基準を微調整することにより,分離と収差モデル間の学習コスト関数のミスマッチとバックエンド認識システムとの統合を最小化する。 LRS2データセットを用いて行った実験により、提案手法は、統計的に有意な単語誤り率 (WER) の2.06%の絶対値(8.77%)で、ベースラインの音声-視覚多チャンネル音声分離認識システムよりも優れていたことが示唆された。

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