論文の概要: End-To-End Optimization of Online Neural Network-supported Two-Stage
Dereverberation for Hearing Devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02978v1
- Date: Wed, 6 Apr 2022 11:08:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-08 15:56:38.938317
- Title: End-To-End Optimization of Online Neural Network-supported Two-Stage
Dereverberation for Hearing Devices
- Title（参考訳）: オンラインニューラルネットワークを用いた補聴器の終端最適化
- Authors: Jean-Marie Lemercier, Joachim Thiemann, Raphael Koning and Timo
Gerkmann
- Abstract要約: 本稿では,2段階の補聴器オンラインデバーベレーションアルゴリズムについて述べる。
提案した第1段階の残響性能は,訓練されたエンドツーエンドの場合,特に早期から中期の残響率を向上することを示す。
提案システムは,早期反射の低減量を制御し,異なるタイプの補聴器利用者のニーズに適応することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.49645012479288
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A two-stage online dereverberation algorithm for hearing devices is presented
in this paper. The approach combines a multi-channel multi-frame linear
filtering approach with a single-channel single-frame post-filter. Both
components rely on power spectral density (PSD) estimates provided by deep
neural networks (DNNs). This contribution extends our prior work, which shows
that directly optimizing for a criterion at the output of the multi-channel
linear filtering stage results in a more efficient dereverberation, as compared
to placing the criterion at the output of the DNN to optimize the PSD
estimation. In the present work, we show that the dereverberation performance
of the proposed first stage particularly improves the early-to-mid
reverberation ratio if trained end-to-end. We thus argue that it can be
combined with a post-filtering stage which benefits from the early-to-mid ratio
improvement and is consequently able to efficiently suppress the residual late
reverberation. This proposed two stage procedure is shown to be both very
effective in terms of dereverberation performance and computational demands.
Furthermore, the proposed system can be adapted to the needs of different types
of hearing-device users by controlling the amount of reduction of early
reflections. The proposed system outperforms the previously proposed end-to-end
DNN-supported linear filtering algorithm, as well as other traditional
approaches, based on an evaluation using the noise-free version of the WHAMR!
dataset.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,聴覚装置に対する2段階のオンライン残響アルゴリズムについて述べる。
このアプローチは、マルチチャネルマルチフレーム線形フィルタリングアプローチとシングルチャネルシングルフレームポストフィルタを組み合わせたものである。
どちらのコンポーネントも、ディープニューラルネットワーク(DNN)が提供するパワースペクトル密度(PSD)の推定に依存している。
この寄与は、DNNの出力に基準を配置してPSD推定を最適化するのと比較して、マルチチャネル線形フィルタリング段階の出力における基準を直接最適化することで、より効率的なデバーベレーションをもたらすことを示す。
本研究は,第一段階の残響性能が,訓練されたエンドツーエンドの残響率を特に向上させることを示す。
したがって, 早期から中期までの比改善の恩恵を受け, 残余残残余残響を効果的に抑制できるポストフィルタステージと組み合わせることが可能である。
提案した2段階の手順は, 残響性能と計算要求の両面において非常に効果的であることが示されている。
さらに, 早期反射の低減量を制御することで, 異なるタイプの聴覚デバイスユーザのニーズに適応できることを示す。
提案システムは、WHAMR!データセットのノイズフリーバージョンを用いた評価に基づいて、これまで提案されていたDNNサポート線形フィルタリングアルゴリズムや、他の従来の手法よりも優れている。
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