論文の概要: On monoaural speech enhancement for automatic recognition of real noisy speech using mixture invariant training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01751v1
• Date: Tue, 3 May 2022 19:37:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-05 15:16:35.286486
• Title: On monoaural speech enhancement for automatic recognition of real noisy speech using mixture invariant training
• Title（参考訳）: 混合不変学習を用いた実雑音音声認識のための単声音声強調について
• Authors: Jisi Zhang, Catalin Zorila, Rama Doddipatla, Jon Barker
• Abstract要約: 既存の混合不変訓練基準を拡張して、未ペア音声と実雑音データの両方を利用する。 実雑音音声から分離した音声の品質を向上させるためには, 未ペアクリーン音声が不可欠であることがわかった。 提案手法は、処理成果物を軽減するために、処理された信号と処理されていない信号のリミックスも行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.79711018198589
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we explore an improved framework to train a monoaural neural enhancement model for robust speech recognition. The designed training framework extends the existing mixture invariant training criterion to exploit both unpaired clean speech and real noisy data. It is found that the unpaired clean speech is crucial to improve quality of separated speech from real noisy speech. The proposed method also performs remixing of processed and unprocessed signals to alleviate the processing artifacts. Experiments on the single-channel CHiME-3 real test sets show that the proposed method improves significantly in terms of speech recognition performance over the enhancement system trained either on the mismatched simulated data in a supervised fashion or on the matched real data in an unsupervised fashion. Between 16% and 39% relative WER reduction has been achieved by the proposed system compared to the unprocessed signal using end-to-end and hybrid acoustic models without retraining on distorted data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロバストな音声認識のためのモノオーラルニューラルエンハンスメントモデルをトレーニングするための改良フレームワークについて検討する。 設計されたトレーニングフレームワークは、既存の混合不変トレーニング基準を拡張して、不適切なクリーン音声と実雑音データの両方を活用する。 実雑音音声から分離した音声の品質を向上させるためには, 未ペアクリーン音声が不可欠であることがわかった。 提案手法は,処理アーチファクトを緩和するために,処理信号と未処理信号の再混合も行う。 シングルチャネルchime-3実テストセットを用いた実験により,教師あり方式で不整合シミュレーションデータか教師なし方式でマッチング実データのいずれかを用いて学習した強調システムよりも音声認識性能が大幅に向上したことを示す。 16%から39%の相対 wer 削減が提案方式によって達成されており、歪んだデータを再訓練することなく、エンドツーエンドおよびハイブリッド音響モデルを用いた未処理信号と比較できる。

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